在 Python 中检索系统状态:CPU、RAM 等
在 Python 中,有多种方法可以获得实时系统状态信息,包括 CPU 使用率、RAM 消耗和磁盘空间利用率。虽然使用 os.popen 和 MEMORYSTATUS 等工具的特定于平台的方法可能很有效,但这些方法缺乏跨平台兼容性,并且可能需要大量的编码工作。
幸运的是,对此有一个得到良好支持的通用解决方案任务:psutil 库。
介绍psutil
psutil 是一个全面的 Python 模块,旨在提供对系统利用率信息的轻松访问。它支持多种操作系统,包括Linux、Windows、macOS和Solaris,确保跨平台一致性。该库得到积极维护,并提供了一组丰富的函数来监视各种系统指标。
使用 psutil 获取 CPU 和 RAM 使用情况
使用 psutil 检索 CPU 和 RAM用法很简单:
import psutil # Get CPU usage as a float value (0-100%) cpu_usage = psutil.cpu_percent() # Get RAM usage as a VirtualMemory object ram_usage = psutil.virtual_memory() # Convert RAM usage to a dictionary for easy access ram_usage_dict = dict(ram_usage._asdict()) # Get RAM usage as a percentage ram_usage_percent = ram_usage_dict['percent']
优点psutil
使用 psutil 进行系统状态监控有几个好处:
- 跨平台兼容性:它可以在各种操作系统之间无缝运行。
- 全面覆盖:它不仅提供有关CPU和RAM 还有虚拟内存、磁盘使用、进程和传感器。
- 易于使用: API 干净、简单,无需复杂的特定于平台的代码。
其他资源
有关 psutil 和系统状态监控的更多见解在 Python 中,请参考以下资源:
- psutil 文档:https://psutil.readthedocs.io/en/latest/
- 其他概念和高级用法:https://psutil.readthedocs.io/en/latest/
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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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