解密Python监控进程的黑科技：CPU、内存、IO使用率一目了然！ |
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解密Python监控进程的黑科技：CPU、内存、IO使用率一目了然！
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在计算机系统管理和应用性能优化中，监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务。Python作为一种功能强大的编程语言，可以轻松地实现这些监控任务。小编将介绍如何使用Python写一个简单使用的监控进程的CPU、内存和IO使用率的工具。 准备工作啥也不说，先装库：psutil是一个跨平台用于获取系统信息（包括进程信息）的流行库；安装命令： pip install psutil 监控CPU使用率使用psutil库可以轻松地监控进程的CPU使用率。以下是一个示例代码，演示了如何监控一个指定进程的CPU使用率： import psutil import os import time def monitor_cpu(process_id, duration): process = psutil.Process(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1) print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%") if __name__ == "__main__": target_process_id = os.getpid() # 替换为你要监控的进程ID monitoring_duration = 60 # 监控持续时间（秒） monitor_cpu(target_process_id, monitoring_duration)通过cpu_percent() 获取进程的CPU使用率，然后调整interval参数，控制采样时间间隔，再加个循环，就实现了不停获取数据信息的小脚本，自己可以扩展将结果写入文件或者数据库种用来持久化输出了。 监控内存使用率psutil库的memory_info()方法可以获取进程的内存占用，废话不多说上代码： import psutil import os import time def monitor_memory(process_id, duration): process = psutil.Process(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: 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}%") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": target_process_id = os.getpid() # 替换为你要监控的进程ID monitoring_duration = 60 # 监控持续时间（秒） monitor_memory(target_process_id, monitoring_duration)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): process = psutil.Process(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: io_counters = process.io_counters() print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes}") # 要变成MB，需要除1024/1024 print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes}") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": target_process_id = os.getpid() # 替换为你要监控的进程ID monitoring_duration = 60 # 监控持续时间（秒） monitor_io(target_process_id, monitoring_duration)io_counters()方法返回了进程的IO计数器信息，可以读取和写入的字节数。 小工具代码整合上面3个小函数已经实现了监控我门常规的信息了，现在我们的要求是要同时监控，而不是监控完这个再监控那个，对吧。so 小编使用异步编程来简单带大伙玩一下，完整代码如下： import asyncio import time import psutil async def monitor_io(process_id, duration): process = psutil.Process(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: io_counters = process.io_counters() print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes / 1024 / 1024} MB") print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes / 1024 / 1024} MB") await asyncio.sleep(1) async def monitor_memory(process_id, duration): process = psutil.Process(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: 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(process_id) start_time = time.time() while time.time() - start_time < duration: cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1) print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%") await asyncio.sleep(1) async def main(): process_id = int(input("请输入进程ID：")) duration = int(input("请输入监控时长（秒）：")) tasks = [ monitor_io(process_id, duration), monitor_memory(process_id, duration), monitor_cpu(process_id, duration) ] await asyncio.gather(*tasks) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
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