


Wie kann ich die Systemressourcennutzung (CPU, RAM usw.) in Python effizient abrufen?
Abrufen von Systemressourcen in Python
In Python ist das Abrufen von Systemstatusinformationen, wie z. B. CPU- und RAM-Auslastung, für die Überwachung und Ressourcennutzung von entscheidender Bedeutung Management. Während plattformspezifische Ansätze mit os.popen für Unix oder MEMORYSTATUS für Windows vorherrschend waren, besteht Bedarf an einer umfassenden und plattformübergreifenden Lösung.
Wir stellen vor: psutil
Die psutil-Bibliothek erweist sich als hervorragender Kandidat für diese Aufgabe. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Abrufen von Informationen zu laufenden Prozessen und zur Systemauslastung, einschließlich CPU, Speicher und anderen Ressourcen. Seine Hauptstärken liegen in der Portabilität auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Linux, Windows, macOS und anderen.
CPU- und RAM-Auslastung abrufen
Verwenden von psutil, Abrufen von CPU und Statistiken zur RAM-Nutzung sind unkompliziert:
import psutil # Get CPU usage percentage cpu_percent = psutil.cpu_percent() # Get virtual memory statistics as an object virtual_memory = psutil.virtual_memory() # Convert object to a dictionary for further manipulation memory_dict = dict(virtual_memory._asdict()) # Get memory usage percentage memory_percent = memory_dict["percent"]
Zusätzlich Funktionen
Neben CPU- und RAM-Informationen bietet psutil eine Fülle weiterer Funktionen:
- Detaillierte Prozessinformationen, einschließlich CPU-Auslastung, Speichernutzung und geöffnete Dateien
- Systemweite Statistiken wie Festplattennutzung, Netzwerknutzung und Socket-Statistiken
- Umfassende Sensordaten (z. B. Temperatur, Lüftergeschwindigkeit) auf unterstützten Plattformen
Dokumentation und Ressourcen
Weitere Details und erweiterte Nutzung finden Sie in der ausführlichen Dokumentation unter https: //psutil.readthedocs.io/en/latest/.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Systemressourcennutzung (CPU, RAM usw.) in Python effizient abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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