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

您可以使用命令pip install SystemScripter来使用最近发布的SystemScripter库。这个库使用其他库(如psutil)创建一个完整的系统信息库,涵盖从CPU到磁盘的信息。 对于当前的CPU使用率使用函数:

SystemScripter.CPU.CpuPerCurrentUtil(SystemScripter.CPU()) #class init as self param if not work

这是使用百分比或使用情况:

SystemScripter.CPU.CpuCurrentUtil(SystemScripter.CPU())

https://pypi.org/project/SystemScripter/#description

其他回答

基于cpu使用代码@Hrabal,这是我使用的:

from subprocess import Popen, PIPE

def get_cpu_usage():
    ''' Get CPU usage on Linux by reading /proc/stat '''

    sub = Popen(('grep', 'cpu', '/proc/stat'), stdout=PIPE, stderr=PIPE)
    top_vals = [int(val) for val in sub.communicate()[0].split('\n')[0].split[1:5]]

    return (top_vals[0] + top_vals[2]) * 100. /(top_vals[0] + top_vals[2] + top_vals[3])

你可以读取/proc/meminfo来获得使用的内存

file1 = open('/proc/meminfo', 'r') 

for line in file1: 
    if 'MemTotal' in line: 
        x = line.split()
        memTotal = int(x[1])
        
    if 'Buffers' in line: 
        x = line.split()
        buffers = int(x[1])
        
    if 'Cached' in line and 'SwapCached' not in line: 
        x = line.split()
        cached = int(x[1])
    
    if 'MemFree' in line: 
        x = line.split()
        memFree = int(x[1])

file1.close()

percentage_used = int ( ( memTotal - (buffers + cached + memFree) ) / memTotal * 100 )
print(percentage_used)

使用crontab运行不会打印pid

设置:*/1 * * * * sh dog.sh这一行在crontab -e

import os
import re

CUT_OFF = 90

def get_cpu_load():
    cmd = "ps -Ao user,uid,comm,pid,pcpu --sort=-pcpu | head -n 2 | tail -1"
    response = os.popen(cmd, 'r').read()
    arr = re.findall(r'\S+', response)
    print(arr)
    needKill = float(arr[-1]) > CUT_OFF
    if needKill:
        r = os.popen(f"kill -9 {arr[-2]}")
        print('kill:', r)

if __name__ == '__main__':
    # Test CPU with 
    # $ stress --cpu 1
    # crontab -e
    # Every 1 min
    # */1 * * * * sh dog.sh
    # ctlr o, ctlr x
    # crontab -l
    print(get_cpu_load())

从第一反应中获得反馈,并做一些小的改变

#!/usr/bin/env python
#Execute commond on windows machine to install psutil>>>>python -m pip install psutil
import psutil

print ('                                                                   ')
print ('----------------------CPU Information summary----------------------')
print ('                                                                   ')

# gives a single float value
vcc=psutil.cpu_count()
print ('Total number of CPUs :',vcc)

vcpu=psutil.cpu_percent()
print ('Total CPUs utilized percentage :',vcpu,'%')

print ('                                                                   ')
print ('----------------------RAM Information summary----------------------')
print ('                                                                   ')
# you can convert that object to a dictionary 
#print(dict(psutil.virtual_memory()._asdict()))
# gives an object with many fields
vvm=psutil.virtual_memory()

x=dict(psutil.virtual_memory()._asdict())

def forloop():
    for i in x:
        print (i,"--",x[i]/1024/1024/1024)#Output will be printed in GBs

forloop()
print ('                                                                   ')
print ('----------------------RAM Utilization summary----------------------')
print ('                                                                   ')
# you can have the percentage of used RAM
print('Percentage of used RAM :',psutil.virtual_memory().percent,'%')
#79.2
# you can calculate percentage of available memory
print('Percentage of available RAM :',psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total,'%')
#20.8

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。