psutil.disk_usage()比df -h更准确可靠，需传标准化挂载点路径（如'/'或r'c:'），结合cron/schedule定时监控并按百分比+绝对余量双阈值报警。

直接用 psutil + schedule 或系统 cron 就能稳定跑，别碰 os.popen('df') 解析字符串这种容易崩的写法。

用 psutil.disk_usage() 获取准确剩余空间

Linux/macOS/Windows 都兼容，返回的是字节单位的 namedtuple，比解析 df -h 输出可靠得多。注意路径必须是挂载点（比如 '/'、'C:\'），不是任意目录。

常见错误：传入 '/home/user' 导致报错 FileNotFoundError；或没处理 Windows 路径斜杠方向，导致在跨平台脚本中出问题。

• Linux 示例：psutil.disk_usage('/') → 返回根分区使用情况
• Windows 示例：psutil.disk_usage('C:\') → 注意双反斜杠或原始字符串 r'C:'
• 想查所有挂载点？遍历 psutil.disk_partitions()，过滤掉 fstype == ''（如 tmpfs）和 mountpoint 为空的项

定时触发选 schedule 还是系统 cron？

schedule 适合开发调试或轻量任务（比如每5分钟查一次），但 Python 进程必须常驻；生产环境强烈建议用系统级调度——Linux 用 cron，Windows 用 Task Scheduler。否则进程被 kill 或机器重启后就停了。

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用 schedule 容易踩的坑：time.sleep(1) 必须加在循环里，否则脚本一跑完就退出；日志不落盘的话，出错时根本不知道哪次失败了。

• Linux cron 示例：*/10 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/disk_check.py >> /var/log/disk.log 2>&1（每10分钟执行）
• 避免在 schedule.every().hour.at(':30').do(...) 中用硬编码时间，服务器时区配置不一致会导致错峰
• 如果必须用 schedule，加上 while True: schedule.run_pending(); time.sleep(60)，别漏 sleep

报警逻辑不能只看“剩余 GB”，得算百分比 + 设置阈值

磁盘总大小差异极大（从几十 GB 到几十 TB），只判断 free （10GB）会误报大容量盘，也漏报小容量盘。必须结合使用率计算：

usage = disk_usage.percent  # float 类型，如 87.3

还要注意：某些云服务器的根分区是动态扩容的，total 可能变化，所以阈值建议设为固定百分比（如 >90%）+ 绝对余量（如

• 别用 disk_usage.free 直接比较，它包含 reserved space（root 用户保留空间），普通用户看到的可用空间更少
• Linux 下 df 显示的 Available 列 ≈ psutil.disk_usage().free，但 psutil 不暴露 reserved 值，所以百分比最稳妥
• 发邮件/钉钉报警时，带上 disk_usage.total 和 disk_usage.used，方便快速判断是否要清理还是扩容

真正难的不是取数，而是让脚本在不同服务器上长期不死、不漏报、不狂轰告警——cron + 日志轮转 + 百分比阈值组合，比任何花哨的框架都管用。路径写死、时区忽略、没捕获 PermissionError（比如查 /proc 下某些挂载点），这三处出问题的概率最高。

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