log_str += "| | (共%d核CPU) | (总计%dG内存) | (总计%dG硬盘) | |\n" % ( psutil.cpu_count(logical=False), memory_info.total / 1024 / 1024 / 1024, disk_info.total / 1024 / 1024 / 1024) log_str += "|---|---|---|---|---|\n" log_str += "| %s | %s%% | ...
# return pid, name, Memory, cpu, time print("Time:%s" % (localtime), "PID:%s" % (pid), "Name:%s" % (name), "Memory=%.3f%%" % (Memory), "CPU=%.2f%%" % (cpu * 2)) if __name__ == "__main__": while 0 < 1: s = processinfo('uibot.exe') getinfo(s) if Fals...
1.获取处理器核心数 import os print(os.cpu_count()) 2.获取内存&使用情况 View Code 3.获取操作系统版本; 3.1使用sys.platform import sys print(sys.platform) #win32 3.2使用platform.architecture() import platform print(platform.architecture()) #('64bit', 'WindowsPE') 3.3使用platform.platform() ...
python获取计算机核心数 from multiprocessing import cpu_count cpu_core_num: int = cpu_count() print(f'本机cpu核心数为:{cpu_core_num}') # 此计算方式计算的是cpu的线程数,如8核心16线程的cpu,将计算得出16。同时,这种计算方式不可用于计算docker容器分配的核心数。
获取CPU 的逻辑数量 import psutil print(psutil.cpu_count()) # 12 获取CPU 的物理核心数量 import psutil print(psutil.cpu_count(logical=False)) # 6 结果为 6,说明是 6 核超线程;如果 CPU 的物理核心数 和 逻辑数相等,也为 12,则说明是 12 核非超线程。
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)# 打印 CPU 利用率 print(f"CPU 利用率: {cpu_percent}%")# 获取 CPU 核心数 import psutil # 获取 CPU 核心数 cpu_count = psutil.cpu_count(logical=True)# 打印 CPU 核心数 print(f"CPU 核心数: {cpu_count}")1.4 获取磁盘信息 # psutil 提供了...
获取电脑运行资源使用状态 import psutil # 获取 CPU 的信息 cpu_count = psutil.cpu_count() # CPU 核数 cpu_freq = psutil.cpu_freq() # CPU 主频 cpu_usage = psutil.cpu_percent() # CPU 使用率 # 获取内存的信息 mem_total = psutil.virtual_memory().total # 总内存大小 mem_free = ...
4 第四步，使用函数psutil.cpu_count()，获取cpu的逻辑数量，并打印出来。5 第五步，使用函数psutil.cpu_count(logical=False)，获取cpu的物理核心数量，并打印出来。6 第六步，统计CPU的用户／系统／空闲时间，主要使用了函数psutil.cpu_times()。7 第七步，获取cpu的使用频率，主要使用函数psutil.cpu_percent(...
CPU 运行时间 scputimes(user=34333.19921875, system=18188.625, idle=935126.0, interrupt=3769.0310258865356, dpc=3191.2032051086426) CPU 使用率 [4.5, 10.3, 1.5, 0.0] 1. 2. 3. 4. 5. 获取内存信息 运行示例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- ...