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【Python太牛了】一款强大的实时监控 CPU使用率 专业工具新鲜出炉啦~

2023-11-21 08:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

导语

 哈喽!大家好,我是木木子!准时上线给大家更新啦!

Ps:小故事🌲

前两天有位粉丝朋友在群里问我说,有没有不装一些我们熟知的电脑管理软件但是依然可以查看

CPU的使用率方法,或者能够介绍一款比较给力的小插件也好。确实,在生活中有不少人是不喜欢

装那些管理软件的。

今天,木木子就给大家介绍一款手写编程代码的小脚本,能够轻松在界面上展示:利用Python实

时监控CPU使用率。

随时展现,也无需下载管理软件,几十行代码即可搞定~

所有文章完整的素材+源码都在👇👇

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​​

正文 一、模块简介🌴 🌳1.0 关于模块的详细用法参考 psutil文档:https://psutil.readthedocs.io/en/latest/ matplotlib文档:https://matplotlib.org/users/index.html 🌳1.1 用到psutil模块

小介绍:

psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和

系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要应用于系统监控,分析和限制系统资

源及进程的管理。

它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、

nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。

目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统。

🌳1.2 用到matplotlib模块

小介绍:

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量

级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,

条形图,错误图,散点图等。

二、准备中🌴 🌳2.1 相关环境

Python3.6、Pycharm。相关模块:matplotlib模块;psutil模块。

🌳2.2 安装 这里小编统一使用:pip install -i https://pypi.douban.com/simple/+模块名 三、开始敲代码🌴 🌳3.1 代码内容

利用Python实时监控CPU使用率:

执行用户进程 执行内核进程和中断 CPU处于空闲状态

主要是这三个方面的代码编写过程。

🌳3.2 附完整代码 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font_manager import psutil as p POINTS = 300 fig, ax = plt.subplots() ax.set_ylim([0, 100]) ax.set_xlim([0, POINTS]) ax.set_autoscale_on(False) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks(range(0, 101, 10)) ax.grid(True) # 执行用户进程的时间百分比 user = [None] * POINT # 执行内核进程和中断的时间百分比 sys = [None] * POINT # CPU处于空闲状态的时间百分比 idle = [None] * POINT l_user, = ax.plot(range(POINTS), user, label='User %') l_sys, = ax.plot(range(POINTS), sys, label='Sys %') l_idle, = ax.plot(range(POINTS), idle, label='Idle %') ax.legend(loc='upper center', ncol=4, prop=font_manager.FontProperties(size=10)) bg = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox) def cpu_usage(): t = p.cpu_times() return [t.user, t.system, t.idle] before = cpu_usage() def get_cpu_usage(): global before now = cpu_usage() delta = [now[i] - before[i] for i in range(len(now))] total = sum(delta) before = now return [(100.0*dt)/(total+0.1) for dt in delta] def OnTimer(ax): global user, sys, idle, bg tmp = get_cpu_usage() user = user[1:] + [tmp[0]] sys = sys[1:] + [tmp[1]] idle = idle[1:] + [tmp[2]] l_user.set_ydata(user) l_sys.set_ydata(sys) l_idle.set_ydata(idle) while True: try: ax.draw_artist(l_user) ax.draw_artist(l_sys) ax.draw_artist(l_idle) break except: pass ax.figure.canvas.draw() def start_monitor(): timer = fig.canvas.new_timer(interval=100) timer.add_callback(OnTimer, ax) timer.start() plt.show() if __name__ == '__main__': start_monitor() 四、效果展示🌴 🌳4.1 动态视频展示——

利用Python实时监控CPU使用率!

🌳4.2 静态截图展示——

​总结

嘻嘻,文章到这里就结束啦,粉丝拿到这个代码之后感觉这款小工具还是挺实用滴,有爱的小伙伴

儿可以找我拿源码,放心食用~

🎯完整的免费源码领取处:找我吖!文末可得自行领取,滴滴我也可! 🎉往期部分文章推荐——

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