iops简介
iops主要用在数据方面,这个指标是数据库性能评定的一个重要参考,iops的是每秒进行读写(I/O)操作的次数,主要看随机访问的性能,一般为了iops增高都要依靠磁盘阵列,实际线上的数据库基本都是raid10的配置,raid5在实际生产环境中如果压力上来是抗不住的,当然也要开具体业务压力情况,如果是用物理机就要看iops在实际中能跑到多少值,现在云也普遍了,如果你用的RDS云数据库,这个iops是可以根据业务情况自己选择的,基本是个参数,可以按需进行修改,当然数值越大费用越高
python获得系统iops代码如下:
#!/usr/bin/python import os, time, math run_tests = 3 devices = os.listdir('/sys/block/') check_devices = [] reads = {} writes = {} for dev in devices: if dev.startswith('md') or dev.startswith('sd') or dev.startswith('hd'): check_devices.append(dev) reads[dev] = [] writes[dev] = [] check_devices = sorted(check_devices) for t in range(run_tests + 1): for dev in check_devices: file_data = open('/sys/block/%s/stat' % dev).readline().strip().split(' ') clean = [] for num in file_data: if num != '': clean.append(int(num)) reads[dev].append(clean[0]) writes[dev].append(clean[4]) print reads[dev] print writes[dev] time.sleep(1) print "Device Read Write" print "--------------------------------------" for dev in check_devices: clean_reads = [] reads[dev].reverse() for test, result in enumerate(reads[dev]): if test > 0: clean_reads.append(float(reads[dev][test - 1] - result)) rops = int(math.ceil(sum(clean_reads) / len(clean_reads))) clean_writes = [] writes[dev].reverse() for test, result in enumerate(writes[dev]): if test > 0: clean_writes.append(float(writes[dev][test - 1] - result)) wops = int(math.ceil(sum(clean_writes) / len(clean_writes))) print "%s %s %s" % (dev.ljust(13), repr(rops).ljust(11), repr(wops))
总结
以上就是Python获得系统iops的全部内容,希望这篇文章对大家学习和使用python能有一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
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使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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