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
仅适用于Linux: 只有stdlib依赖的RAM使用的一行代码:
import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])
其他回答
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)
仅适用于Linux: 只有stdlib依赖的RAM使用的一行代码:
import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])
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。
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
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
