異なるプラットフォーム間で Python でシステムメトリクス (CPU とメモリ使用量) を効率的に取得するにはどうすればよいですか?-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

異なるプラットフォーム間で Python でシステムメトリクス (CPU とメモリ使用量) を効率的に取得するにはどうすればよいですか?

Linda Hamilton

Dec 06, 2024 am 07:20 AM

How Can I Efficiently Retrieve System Metrics (CPU & Memory Usage) in Python Across Different Platforms?

Python を使用したシステムメトリクスの取得

Unix プラットフォームと Windows プラットフォームの両方で、CPU やメモリ使用量などの重要なシステムステータス情報を取得するには、さまざまな方法が利用できます。

プラットフォーム固有アプローチ

オプションの 1 つは、Unix システムの場合は os.popen()、Windows の場合は ctypes.windll.kernel32 などのプラットフォーム固有のライブラリを使用することです。これらを Python クラスで組み合わせて、クロスプラットフォーム実装を作成できます。

psutil ライブラリ

より包括的で十分にサポートされているソリューションは、psutil ライブラリです。システムの使用率と実行中のプロセスに関する情報を取得するためのポータブルインターフェイスを提供します。 Linux、Windows、macOS などを含むさまざまなプラットフォームをサポートしています。

psutil の例

CPU 使用率: psutil。 cpu_percent()
メモリ使用法: psutil.virtual_memory() は、_asdict() を使用して辞書に変換し、RAM の使用率を取得できます: psutil.virtual_memory().percent

ドキュメントと追加概念

詳細および高度な概念については、psutil を参照してください。ドキュメント:

https://psutil.readthedocs.io/en/latest/

結論

psutil ライブラリは、CPU や RAM などのシステムメトリクスを取得するための、プラットフォームに依存しない、よく管理されたソリューションを提供します。 Python での使用法。

以上が異なるプラットフォーム間で Python でシステムメトリクス (CPU とメモリ使用量) を効率的に取得するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか？May 03, 2025 am 12:11 AM

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1）numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2）nusinnnnedarytypeconversions.3）レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AM

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1）listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2）numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか？May 03, 2025 am 12:06 AM

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1）usenpynernrump.1）usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか？May 03, 2025 am 12:03 AM

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1）それは、performsoperations.2）numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3）Itofderangeofmathematicaloperty

「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。May 03, 2025 am 12:01 AM

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1）iteenablesConstantTimeAccess、O（1）、DuetodirectAddresscalculation.2）itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3）itimplifieMememm

Pythonリストをどのようにスライスしますか？May 02, 2025 am 12:14 AM

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start：stop：step] .hore'showitworks：1）startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2）spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3）staptistheincrementbetbetinelements

Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか？May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallows forvariousoperationsonarrays：1）basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2）AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか？May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1）numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2）Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

See all articles