psutil是一個跨平台的Python函式庫,它允許你取得有關係統進程和系統資源使用情況的資訊。它支援Windows、Linux、OS X、FreeBSD、OpenBSD和NetBSD等作業系統,並提供了一些非常有用的功能,如:
取得系統CPU使用率、記憶體使用率、磁碟使用率等資訊。
取得進程清單、進程狀態、進程CPU使用率、進程記憶體使用率、進程IO資訊等。
殺死進程、發送訊號給進程、掛起進程、恢復進程等操作。
使用psutil,可以很方便地監控系統的運作狀況,診斷問題和最佳化效能。以下是一個簡單的範例,示範如何使用psutil取得系統CPU使用率和記憶體使用率:
import psutil # 获取磁盘使用率(windows),linux服务器可以获取根目录/下的磁盘使用率 disk_usage_C = psutil.disk_usage('/') #disk_usage()方法可以获取指定路径的磁盘使用情况,返回一个namedtuple对象,包含total、used、free、percent四个属性,分别表示总容量、已用容量、可用容量和使用率。 disk_usage_C = psutil.disk_usage('C:') print("C磁盘总体情况: ","总容量:",round(disk_usage_C.total/1073741824,2),"G"," 磁盘使用率:",disk_usage_C.percent, "%",sep='') # sep='' 去除print()内空格,round(数值,2):保留两位小数 ,1G等于1,073,741,824byte disk_usage_D = psutil.disk_usage('D:') print("D磁盘使用率:","总容量:",round(disk_usage_D.total/1073741824,2),"G"," 磁盘使用率:",disk_usage_D.percent, "%",sep='') disk_usage_E = psutil.disk_usage('E:') print("E磁盘使用率:","总容量:",round(disk_usage_E.total/1099511627776,1),"T"," 磁盘使用率:",disk_usage_E.percent, "%",sep='') # 获取内存使用率 #virtual_memory()方法可以获取系统内存使用情况,返回一个namedtuple对象,包含total、available、percent、used、free五个属性,分别表示总内存、可用内存、使用率、已用内存和可用内存。 mem = psutil.virtual_memory() print("内存总量: ",round(mem.total/1073741824,2),"内存使用率:", mem.percent, "%") # 获取CPU使用率 #cpu_percent()方法可以获取CPU使用率,可以指定采样间隔(默认为1秒),返回一个浮点数,表示CPU使用率 cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) print("cpu核数: ",psutil.cpu_count(),"CPU使用率:", cpu_percent, "%")
以上是如何使用psutil模組取得伺服器的CPU、記憶體和磁碟使用率?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

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到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

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