


Récupération des ressources système en Python
En Python, l'obtention d'informations sur l'état du système, telles que l'utilisation du processeur et de la RAM, est cruciale pour la surveillance et l'utilisation des ressources. gestion. Bien que les approches spécifiques à la plate-forme utilisant os.popen pour Unix ou MEMORYSTATUS pour Windows soient répandues, il existe un besoin pour une solution complète et multiplateforme.
Présentation de psutil
La bibliothèque psutil apparaît comme un formidable candidat pour cette tâche. Il fournit une interface unifiée pour récupérer des informations sur les processus en cours d'exécution et l'utilisation du système, y compris le processeur, la mémoire et d'autres ressources. Ses principaux atouts résident dans sa portabilité sur diverses plates-formes, notamment Linux, Windows, macOS et autres.
Obtenir l'utilisation du processeur et de la RAM
Utiliser psutil, obtenir le processeur et Les statistiques d'utilisation de la RAM sont simples :
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"]
Supplémentaire Caractéristiques
Outre les informations sur le processeur et la RAM, psutil offre une multitude d'autres fonctionnalités :
- Informations détaillées sur les processus, y compris l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire et les fichiers ouverts
- Statistiques à l'échelle du système, telles que l'utilisation du disque, l'utilisation du réseau et les statistiques de socket
- Données complètes des capteurs (par exemple, température, vitesse du ventilateur) sur les plates-formes prises en charge
Documentation et ressources
Pour plus de détails et une utilisation avancée, reportez-vous à la documentation complète sur https : //psutil.readthedocs.io/en/latest/.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à gérer les conditions d'erreur dans Python d'un point de vue système entier. La gestion des erreurs est un aspect critique de la conception, et il traverse les niveaux les plus bas (parfois le matériel) jusqu'aux utilisateurs finaux. Si y

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Ce tutoriel s'appuie sur l'introduction précédente à la belle soupe, en se concentrant sur la manipulation de Dom au-delà de la simple navigation sur les arbres. Nous explorerons des méthodes et techniques de recherche efficaces pour modifier la structure HTML. Une méthode de recherche DOM commune est ex


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

Navigateur d'examen sécurisé
Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

PhpStorm version Mac
Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel
