本篇文章给大家带来的内容是关于Python中psutil库的使用介绍(详细),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
介绍
psutil能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率。
导入模块
import psutils
获取系统性能信息
CPU信息
使用cpu_times()方法获取CPU的完整信息:
>>> psutil.cpu_times()
获取单项数据,例如用户user的CPU时间比:
>>> psutil.cpu_times().user
获取CPU的个数:
>>> 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
内存信息
获取物理内存总大小和已使用内存:
>>> 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
磁盘信息
获取磁盘完整信息:
>>> psutil.disk_partitions()
获取分区的使用情况:
>>> psutil.disk_usage('C:/') # 里面参数为所在磁盘分区
获取硬盘总的IO个数:
>>> psutil.disk_io_counters() >>> psutil.disk_io_counters(perdisk=True) # 获取单个分区的IO个数
网络信息
获取网络总的IO信息:
>>> psutil.net_io_counters() >>> psutil.net_io_counters(pernic=True) # 输出单个网络接口的IO信息
其他系统信息
返回当前登录系统的用户信息:
>>> psutil.users()
获取开机时间:
>>> 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")
进程管理
进程信息
列出所有进程PID
>>> psutil.pids()
实例化进程对象
>>> 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
popen类的使用
popen类可以获取用户启动的应用程序进程信息。
>>> p = putil.Popen(["/usr/bin/python","-c","print('Hello')"],stdout=subprocess.PIPE) >>> p.name() >>> p.username() # 创建进程的用户 >>> p.communicate() ('hello\n',None) >>> p.cpu_times() # 得到进程运行的CPU时间
以上是Python中psutil库的使用介绍(详细)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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