この記事では、Python での psutil ライブラリの使用方法について詳しく説明します。これには一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。
はじめに
psutil は、システム上で実行されているプロセスとシステム使用率を簡単に取得できます。
インポート モジュール
import psutils
システム パフォーマンス情報の取得
CPU 情報
cpu_times() メソッドの使用CPU に関する完全な情報を取得する:
>>> psutil.cpu_times()
ユーザーの CPU 時間比率などの個別データを取得する:
>>> psutil.cpu_times().user
CPU の数を取得する:
>>> psutil.cpu_count() # 默认logical=True,获取逻辑个数 >>> psutil.cpu_count(logical=False) # 获取CPU的物理个数
Memory情報
物理メモリの合計サイズと使用済みメモリの取得:
>>> mem = psutil.virtual_memory() >>> mem # 显示所有的参数 >>> mem.total # 总内存 >>> mem.used # 已使用内存 >>> mem.free # 获取空闲内存数 >>> psutil.swap_memory() # 获取SWAP分区信息
ディスク情報
完全なディスク情報の取得:
>>> psutil.disk_partitions()
パーティションの使用状況の取得:
>>> psutil.disk_usage('C:/') # 里面参数为所在磁盘分区
ハードディスクの合計 IO 数の取得:
>>> psutil.disk_io_counters() >>> psutil.disk_io_counters(perdisk=True) # 获取单个分区的IO个数
ネットワーク情報
合計の取得ネットワーク IO 情報 :
>>> psutil.net_io_counters() >>> psutil.net_io_counters(pernic=True) # 输出单个网络接口的IO信息
その他のシステム情報
現在システムにログインしているユーザー情報を返す:
>>> psutil.users()
起動時間を取得する:
>>> psutil.boot_time() # 以Linux时间戳格式返回 # 如果想要转换成自然时间格式: >>> datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
プロセス管理
プロセス情報
すべてのプロセス PID のリスト
>>> psutil.pids()
プロセス オブジェクトのインスタンス化
>>> p = psutil.Process(716) >>> p.name() # 进程名 >>> p.exe() # 进程bin路径 >>> p.cwd() # 进程工作目录的绝对路径 >>> p.status() # 进程状态 >>> p.create_time() # 进程创建时间 >>> p.uids() # 进程uid信息 >>> p.gids() # 进程gid信息 >>> p.cpu_times() # 进程CPU时间信息 >>> p.cpu_affinity() # get进程的亲和度 >>> p.memory_percent() # 进程内存使用率 >>> p.num_threads() # 进程开启的线程数
使用法Popen クラス
Popen クラスは、ユーザーが開始したアプリケーションのプロセス情報を取得できます。
rreeee以上がPython での psutil ライブラリの使用の概要 (詳細)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。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

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