cpu_count = psutil.cpu_count(logical=False) 1. 这里的cpu_count变量将存储系统中可用的物理CPU核心数量。 步骤3:设置亲和性(Affinity) 在这一步中,我们将设置亲和性,将进程限制在特定的CPU核心上运行。 pid = os.getpid() # 获取当前进程的PID p = psutil.Process(pid) # 获取当前进程对象 p.cpu_affi...
我们可以使用psutil库的cpu_affinity()方法来设置当前进程的 CPU 亲和性。 # 设置CPU亲和性为第0号CPUcurrent_process.cpu_affinity([0])# 确保只有CPU 0被绑定 1. 2. 4. 编写测试代码并运行 现在,可以编写一个简单的测试函数来验证 CPU 绑定的效果。下面这个示例代码计算 Fibonacci 数列的一项。 # 定义计算 ...
importpsutil#ubuntu系统#获取CPU运行的时间信息print(psutil.cpu_times())#scputimes(user=100643.14, nice=26.91, system=25086.2, idle=1173577.14, iowait=1912.27, irq=0.0, softirq=929.79, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)#获取每个逻辑CPU的信息print(psutil.cpu_times(percpu=True))#[scputimes(...
p = psutil.Process(pid) # 设置进程CPU亲和性(绑定到指定CPU核心) p.cpu_affinity([0. 1]) # 绑定到CPU核心0和1 # 设置进程优先级 p.nice(psutil.HIGH_PRIORITY_CLASS) ``` 通过本文的学习,你现在应该能够使用Python监控和控制CPU使用情况。有效地管理CPU资源不仅可以提升系统的性能和响应速度,还可以避免...
#cpu_affinity(cpus=None):获取或设置进程当前CPU关联性。CPU关联性包括告诉操作系统只在有限的CPU集上运行一个进程。如果没有传入参数,它将以整数列表的形式返回当前CPU亲和度。 如果通过,它必须是一个指定新的cpu亲和度的整数列表。如果传递空列表,则假定(并设置)所有符合条件的cpu。#cpu_num():返回此进程当前...
import psutil from subprocess import Popen, PIPE # 启动一个应用程序 p = Popen(['python', '-c', 'print("hello")'], stdout=PIPE)# 获取进程名称 print(f"进程名: {p.name()}")# 获取进程用户名 print(f"进程用户名: {p.username()}")# 获取进程运行的 CPU 时间 print(f"进程 CPU 时间:...
pp.cpu_affinity(cpus=None) 获取或设置CPU关联过程 pp.cpu_percent(interval=None) 返回一个浮点数表示当前进程的CPU pp.cpu_times() 返回一个(用户、系统、子用户 子系统)代表的过程 pp.create_time() 进程创建时间 pp.cwd() 进程的当前工作目录的绝对路径 pp.environ() 环境变量 pp.exe() ...
python之psutil模块（获取系统性能信息（CPU,内存，磁盘，⽹ 络）⼀、psutil模块 1. psutil是⼀个跨平台库（），能够轻松实现获取系统运⾏的进程和系统利⽤率（包括CPU、内存、磁盘、⽹络等）信息。它主要应⽤于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令⾏⼯具提供的功能，如ps、...
p=psutil.Popen(["/usr/bin/python","-c","print('hello')",stdout=PIPE]) 通过psutil的Popen方法启动的应用程序,可以跟踪该程序运行的所有相关信息 p.name() 'python' p.username() 'root' p.coummunicate() ('hello\n',None) p.cpu_times() 得到进程运行cpu的时间 ...
Process().cpu_affinity()) 39 40 # 每颗 cpu 的物理核心数 41 cpu_py_count = psutil.cpu_count(logical=False) 42 43 # cpu 信息 44 cpu_info = psutil.cpu_times_percent(interval=0.1) 45 46 return cpu_count, cpu_py_count, cpu_info 打印CPU数据信息...