Python でのシステム リソースの取得
Python では、CPU や RAM の使用率などのシステム ステータス情報の取得は、監視とリソースにとって重要です。管理。 Unix の os.popen または Windows の MEMORYSTATUS を使用したプラットフォーム固有のアプローチが普及していますが、包括的なマルチプラットフォーム ソリューションが必要です。
psutil の紹介
psutil ライブラリは、このタスクの有力な候補として浮上しています。 CPU、メモリ、その他のリソースなど、実行中のプロセスやシステム使用率に関する情報を取得するための統合インターフェイスを提供します。その主な強みは、Linux、Windows、macOS などを含むさまざまなプラットフォーム間での移植性にあります。
CPU と RAM の使用量を取得する
psutil を使用して、CPU と RAM を取得します。 RAM 使用量の統計は簡単です:
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"]
追加機能
CPU と RAM の情報に加えて、psutil は次のような多数の機能を提供します。
- CPU 使用率、メモリ使用率、開いているファイルなどの詳細なプロセス情報
- ディスク使用量、ネットワーク使用量、ソケット統計などのシステム全体の統計
- 包括的なセンサー データ(温度、ファン速度など) サポートされているプラットフォーム
ドキュメントとリソース
詳細と高度な使用方法については、https: //psutil.readthedocs.io/en/latest/.
以上がPython でシステム リソースの使用状況 (CPU、RAM など) 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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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