#常用的: import psutil import os info = psutil.virtual_memory() print u'内存使用:',psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss print u'总内存:',info.total print u'内存占比:',info.percent print u'cpu个数:',psutil.cpu_count() ...
1. 获取进程信息 psutil 模块在获取进程信息方面提供了丰富的支持，包括使用 psutil.pids() 方法获取所有进程的 PID，以及使用 psutil.Process() 方法获取单个进程的详细信息。1.1 获取所有进程的 PID import psutil # 获取所有进程的 PID all_pids = psutil.pids()print(all_pids)1.2 获取单个进程的详细信息 ...
cpu_usage = psutil.cpu_percent()print(f"CPU usage:{cpu_usage}%") 复制代码 内存使用情况(Memory usage):获取系统的内存使用情况,包括总内存、已使用内存、空闲内存等。 importpsutil memory_info = psutil.virtual_memory()print(f"Total memory:{memory_info.total}bytes")print(f"Used memory:{memory_in...
memory_info = process.memory_info() memory_percent = process.memory_percent() print(f"内存使用量: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB") print(f"内存使用率: {memory_percent:.2f}%") await asyncio.sleep(1) async def monitor_cpu(process_id, duration): process = psutil.Process(...
/usr/bin/python import psutil import datetime import time def func1(): # CPU的逻辑核数 cpu_count = psutil.cpu_count() # cpu的使用率 cup_per = psutil.cpu_percent(interval=0.5) # 0.5刷新频率 print(f"cpu的逻辑核数为{cpu_count},cpu的平均使用率为{cup_per}") # 内存信息 memory_info ...
其中rss属性可以获取实际使用物理内存,memory_info() 获取进程的内存信息,简短的代码就实现了内存监控,可以自己适当扩展了。 监控IO使用率 psutil库的io_counters()方法可以监控进程的IO操作,废话不多说,上代码: import psutil import os import time def monitor_io(process_id, duration): ...
cpu_usage=psutil.cpu_percent(interval=1)# 返回 CPU 使用率,interval 表示更新值的间隔print(f"当前 CPU 使用率:{cpu_usage}%")# 打印 CPU 使用率 1. 2. 步骤4:获取内存信息 接下来,我们来获取内存的使用情况。psutil 提供了 memory_info 函数,可以快速获取内存的使用信息。以下代码展示了如何获取和显示内...
psutil.Process(pid):通过进程 ID 获取进程对象。 process.memory_info():获取进程的内存信息,返回一个包含rss(常驻内存集)和vms(虚拟内存大小)等字段的对象。 mem_info.rss和mem_info.vms:分别表示进程的常驻内存集和虚拟内存大小,单位为字节。 time.sleep(1):每隔 1 秒打印一次内存使用情况。
总内存(Total Memory) 已用内存(Used Memory) 可用内存(Available Memory) 内存使用率(Memory Usage Percentage) 2. 查找适合获取这些内存信息的Python库或模块 psutil 是一个强大的跨平台库,用于获取系统和进程的运行时信息,包括CPU、内存、磁盘、网络等。它非常适合用于获取内存信息。 3. 编写代码调用相应库或模块...
() # 进程终端 p.cpu_times() # 进程使用的CPU时间 p.memory_info() # 进程使用的内存 p.open_files() # 进程打开的文件 p.connections() # 进程相关网络连接 p.num_threads() # 进程的线程数量 p.threads() # 所有线程信息 p.environ() # 进程环境变量 p.terminate() # 结束进程, 自己把自己...