AI检测代码解析 memory=psutil.virtual_memory()memory_usage=memory.percent 1. 2. 这行代码会获取虚拟内存的使用率。 5. 打印结果 最后,我们将CPU和内存使用率打印出来: AI检测代码解析 print(f"CPU Usage:{cpu_usage}%")print(f"Memory Usage:{memory_usage}%") 1. 2. 甘特图 以下是整个流程的甘特图,...
importpsutil# 获取CPU的总使用率cpu_usage=psutil.cpu_percent(interval=1,percpu=False)print("CPU使用率:{}%".format(cpu_usage))# 获取内存的总使用率memory_usage=psutil.virtual_memory().percentprint("内存使用率:{}%".format(memory_usage)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上面的代码首先...
print(f"Error getting CPU temperature: {e}") return None # 获取 CPU 占用 def get_cpu_usage(): return psutil.cpu_percent(interval=1) # 获取内存总空间和内存占用空间 def get_memory_usage(): total_memory = psutil.virtual_memory().total used_memory = psutil.virtual_memory().used return to...
第一种：CPU Usage: 0.0% importpsutil# 获取所有进程的列表forprocinpsutil.process_iter(['pid','...
cpulist=[] Memorylist=[] print "#"*50 print "1. if you want to get the max cpu and memory,please input toptest.getMaxValue()\n" print "2. if you want to get the min cpu and memory,please input toptest.getMinValue()\n" ...
本文的作者是Marina Mele,原文地址是7 tips to Time Python scripts and control Memory & CPU usage 当运行一个复杂的 Python 程序,它需要很长时间来执行。你或许想提升它的执行时间。但如何做? 首先,你需要工具来查明你代码的瓶颈,比如,那部分执行花费的时间长。用这个方法,你可以首先专注于提升这部分的速度。
cpuHigh.py def condition(): e1 = eva.Event() kpi1 = e1.addkpi("huawei-cpu-memory:cpu-memory/board-cpu-infos/board-cpu-info/system-cpu-usage") e1.ret = eva.avg(kpi1, 3) > 90 s1 = eva.Strategy() s1.formula = e1 action1 = eva.log("board ${e1.slot-id}--${e1.cpu-id...
print(f"Peak memory usage: {max_usage}") ThreadPoolExecutor为提交要在线程中执行的任务提供了一种方便的方法。我们向执行程序提交两个任务——监视器和my_analysis_function(如果分析函数需要额外的参数,可以通过提交调用传入它们)。 对fn_thread.result()的调用将被阻塞,直到分析函数完成并获得其结果,此时我们可...
com', [row['email']], message.as_string()) server.quit()8、自动化服务器监控脚本：使用psutil模块监控服务器的各种指标，如CPU、内存、磁盘使用情况 import psutil cpu_percent = psutil.cpu_percent()memory_percent = psutil.virtual_memory().percentdisk_percent = psutil.disk_usage('/').percent...
importmemory_profiler import time def check_even(numbers): even = [] for num in numbers: if num % 2 == 0: even.append(num*num) return evenif __name__ == '__main__': m1 = memory_profiler.memory_usage() t1 = time.clock() cubes = check_even(range(100000000)) t2 = time.cloc...