如何在Python中获取当前系统状态(当前CPU、RAM、空闲磁盘空间等)?理想情况下，它可以同时适用于Unix和Windows平台。
从我的搜索中似乎有一些可能的方法:
使用像PSI这样的库(目前似乎没有积极开发，在多个平台上也不支持)或像pystatgrab这样的库(从2007年开始似乎没有活动，也不支持Windows)。 使用平台特定的代码，例如使用os.popen("ps")或*nix系统的类似代码，以及ctypes.windll中的MEMORYSTATUS。Windows平台的kernel32(请参阅ActiveState上的配方)。可以将所有这些代码片段放在一个Python类中。
这并不是说这些方法不好，而是是否已经有一种支持良好的多平台方式来做同样的事情?
当前回答
我觉得这些答案是为Python 2编写的，而且在任何情况下，都没有人提到Python 3可用的标准资源包。它提供了获取给定进程(默认为调用Python进程)的资源限制的命令。这与获取整个系统当前的资源使用情况是不同的，但它可以解决一些相同的问题，例如:“我想确保这个脚本只使用X个内存。”
其他回答
使用psutil库。在Ubuntu 18.04上，pip在2019年1月30日安装了5.5.0(最新版本)。旧版本的行为可能有所不同。 你可以在Python中这样做来检查你的psutil版本:
from __future__ import print_function # for Python2
import psutil
print(psutil.__version__)
获取内存和CPU的统计信息:
from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory()) # physical memory usage
print('memory % used:', psutil.virtual_memory()[2])
virtual_memory (tuple)将包含系统范围内使用的内存百分比。对我来说，在Ubuntu 18.04上，这似乎被高估了几个百分点。
你也可以得到当前Python实例所使用的内存:
import os
import psutil
pid = os.getpid()
python_process = psutil.Process(pid)
memoryUse = python_process.memory_info()[0]/2.**30 # memory use in GB...I think
print('memory use:', memoryUse)
它给出了Python脚本的当前内存使用情况。
pypi页面上有一些更深入的psutil示例。
通过结合tqdm和psutil，可以获得实时的CPU和RAM监控。当运行繁重的计算/处理时，它可能很方便。
它也可以在Jupyter中工作，无需任何代码更改:
from tqdm import tqdm
from time import sleep
import psutil
with tqdm(total=100, desc='cpu%', position=1) as cpubar, tqdm(total=100, desc='ram%', position=0) as rambar:
while True:
rambar.n=psutil.virtual_memory().percent
cpubar.n=psutil.cpu_percent()
rambar.refresh()
cpubar.refresh()
sleep(0.5)
使用多处理库将这些进度条放在单独的进程中是很方便的。
此代码片段也可作为要点。
我不相信有一个支持良好的多平台库可用。请记住，Python本身是用C编写的，因此任何库都会像上面建议的那样，对运行哪个特定于操作系统的代码段做出明智的决定。
这是所有好东西的汇总: psutil + os获得Unix和Windows兼容性: 这允许我们得到:
CPU 内存 磁盘
代码:
import os
import psutil # need: pip install psutil
In [32]: psutil.virtual_memory()
Out[32]: svmem(total=6247907328, available=2502328320, percent=59.9, used=3327135744, free=167067648, active=3671199744, inactive=1662668800, buffers=844783616, cached=1908920320, shared=123912192, slab=613048320)
In [33]: psutil.virtual_memory().percent
Out[33]: 60.0
In [34]: psutil.cpu_percent()
Out[34]: 5.5
In [35]: os.sep
Out[35]: '/'
In [36]: psutil.disk_usage(os.sep)
Out[36]: sdiskusage(total=50190790656, used=41343860736, free=6467502080, percent=86.5)
In [37]: psutil.disk_usage(os.sep).percent
Out[37]: 86.5
为此，我们选择使用常用的信息源，因为我们可以发现空闲内存的瞬时波动，并且认为查询meminfo数据源是有帮助的。这也帮助我们获得了一些预先解析的相关参数。
Code
import os
linux_filepath = "/proc/meminfo"
meminfo = dict(
(i.split()[0].rstrip(":"), int(i.split()[1]))
for i in open(linux_filepath).readlines()
)
meminfo["memory_total_gb"] = meminfo["MemTotal"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_free_gb"] = meminfo["MemFree"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_available_gb"] = meminfo["MemAvailable"] / (2 ** 20)
输出参考(为了进一步分析，我们去掉了所有换行符)
MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB MemAvailable: 646364 kB Buffers: 15144 kB Cached: 210720 kB SwapCached: 0 kB Active: 261476 kB Inactive: 128888 kB Active(anon): 167092 kB Inactive(anon): 20888 kB Active(file): 94384 kB Inactive(file): 108000 kB Unevictable: 3652 kB Mlocked: 3652 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 0 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 168160 kB Mapped: 81352 kB Shmem: 21060 kB Slab: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB SUnreclaim: 16448 kB KernelStack: 2672 kB PageTables: 8180 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 507248 kB Committed_AS: 1038756 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaTotal: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M: 1005568 kB
