Come ottenere l'attuale utilizzo di CPU e RAM in Python?
https://stackoverflow.com/questions/276052
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Qual è il tuo modo preferito per ottenere lo stato corrente del sistema (CPU, RAM, spazio libero su disco, ecc.) attuali in Python? Punti bonus per * nix e piattaforme Windows.
Sembra che ci siano alcuni modi possibili per estrarlo dalla mia ricerca:
-
Utilizzo di una libreria come PSI (che al momento sembra non attivamente sviluppato e non supportato su piattaforma multipla) o qualcosa del genere pystatgrab (ancora nessuna attività dal 2007 sembra e nessun supporto per Windows).
-
Utilizzo di codice specifico della piattaforma come l'utilizzo di un
os.popen (" ps ")o simile per i sistemi * nix eMEMORYSTATUSinctypes.windll.kernel32(vedi questa ricetta su ActiveState ) per la piattaforma Windows. Si potrebbe mettere una classe Python insieme a tutti quei frammenti di codice.
Non è che quei metodi siano cattivi, ma esiste già un modo ben supportato e multipiattaforma per fare la stessa cosa?
Soluzione
La libreria psutil ti fornirà alcune informazioni di sistema (utilizzo CPU / memoria) su una varietà delle piattaforme:
psutil è un modulo che fornisce un'interfaccia per recuperare informazioni su processi in esecuzione e utilizzo del sistema (CPU, memoria) in modo portatile utilizzando Python, implementando molte funzionalità offerte da strumenti come ps, top e task manager di Windows.
Attualmente supporta Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD e NetBSD, architetture a 32 e 64 bit, con versioni Python da 2.6 a 3.5 (gli utenti di Python 2.4 e 2.5 possono usare 2.1.3 la versione).
AGGIORNAMENTO: ecco alcuni esempi di utilizzo di psutil :
#!/usr/bin/env python
import psutil
# gives a single float value
psutil.cpu_percent()
# gives an object with many fields
psutil.virtual_memory()
# you can convert that object to a dictionary
dict(psutil.virtual_memory()._asdict())
Altri suggerimenti
Utilizza la libreria psutil . Su Ubuntu 18.04, pip ha installato 5.5.0 (ultima versione) dal 1 al 30-2019. Le versioni precedenti potrebbero comportarsi in modo leggermente diverso. Puoi controllare la tua versione di psutil facendo questo in Python:
from __future__ import print_function # for Python2
import psutil
print(psutil.__version__)
Per ottenere alcune statistiche sulla memoria e sulla CPU:
from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory()) # physical memory usage
print('memory % used:', psutil.virtual_memory()[2])
virtual_memory (tupla) avrà la memoria percentuale utilizzata a livello di sistema. Questo mi è sembrato sopravvalutato di qualche percento su Ubuntu 18.04.
Puoi anche ottenere la memoria utilizzata dall'istanza corrente di Python:
import os
import psutil
pid = os.getpid()
py = psutil.Process(pid)
memoryUse = py.memory_info()[0]/2.**30 # memory use in GB...I think
print('memory use:', memoryUse)
che fornisce l'utilizzo della memoria corrente del tuo script Python.
Ci sono alcuni esempi più approfonditi nella pagina pypi per psutil .
Solo per Linux: One-liner per l'utilizzo della RAM con solo dipendenza stdlib:
import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])
modifica: dipendenza del sistema operativo specificata
Sotto i codici, senza librerie esterne ha funzionato per me. Ho provato su Python 2.7.9
Uso CPU
import os
CPU_Pct=str(round(float(os.popen('''grep 'cpu ' /proc/stat | awk '{usage=($2+$4)*100/($2+$4+$5)} END {print usage }' ''').readline()),2))
#print results
print("CPU Usage = " + CPU_Pct)
E utilizzo ram, totale, usato e gratuito
import os
mem=str(os.popen('free -t -m').readlines())
"""
Get a whole line of memory output, it will be something like below
[' total used free shared buffers cached\n',
'Mem: 925 591 334 14 30 355\n',
'-/+ buffers/cache: 205 719\n',
'Swap: 99 0 99\n',
'Total: 1025 591 434\n']
So, we need total memory, usage and free memory.
We should find the index of capital T which is unique at this string
"""
T_ind=mem.index('T')
"""
Than, we can recreate the string with this information. After T we have,
"Total: " which has 14 characters, so we can start from index of T +14
and last 4 characters are also not necessary.
We can create a new sub-string using this information
"""
mem_G=mem[T_ind+14:-4]
"""
The result will be like
1025 603 422
we need to find first index of the first space, and we can start our substring
from from 0 to this index number, this will give us the string of total memory
"""
S1_ind=mem_G.index(' ')
mem_T=mem_G[0:S1_ind]
"""
Similarly we will create a new sub-string, which will start at the second value.
The resulting string will be like
603 422
Again, we should find the index of first space and than the
take the Used Memory and Free memory.
"""
mem_G1=mem_G[S1_ind+8:]
S2_ind=mem_G1.index(' ')
mem_U=mem_G1[0:S2_ind]
mem_F=mem_G1[S2_ind+8:]
print 'Summary = ' + mem_G
print 'Total Memory = ' + mem_T +' MB'
print 'Used Memory = ' + mem_U +' MB'
print 'Free Memory = ' + mem_F +' MB'
Ecco qualcosa che ho messo insieme qualche tempo fa, è solo Windows ma può aiutarti a ottenere parte di ciò che devi fare.
Derivato da: " per i sistemi disponibili mem " http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx
" singole informazioni di processo ed esempi di script python " http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts /default.mspx?mfr=true
NOTA: l'interfaccia / processo WMI è disponibile anche per eseguire attività simili Non lo sto usando qui perché l'attuale metodo copre le mie esigenze, ma se un giorno è necessario estenderlo o migliorarlo, allora potrebbe voler esaminare gli strumenti WMI disponibili.
WMI per python:
http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html
Il codice:
'''
Monitor window processes
derived from:
>for sys available mem
http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx
> individual process information and python script examples
http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true
NOTE: the WMI interface/process is also available for performing similar tasks
I'm not using it here because the current method covers my needs, but if someday it's needed
to extend or improve this module, then may want to investigate the WMI tools available.
WMI for python:
http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html
'''
__revision__ = 3
import win32com.client
from ctypes import *
from ctypes.wintypes import *
import pythoncom
import pywintypes
import datetime
class MEMORYSTATUS(Structure):
_fields_ = [
('dwLength', DWORD),
('dwMemoryLoad', DWORD),
('dwTotalPhys', DWORD),
('dwAvailPhys', DWORD),
('dwTotalPageFile', DWORD),
('dwAvailPageFile', DWORD),
('dwTotalVirtual', DWORD),
('dwAvailVirtual', DWORD),
]
def winmem():
x = MEMORYSTATUS() # create the structure
windll.kernel32.GlobalMemoryStatus(byref(x)) # from cytypes.wintypes
return x
class process_stats:
'''process_stats is able to provide counters of (all?) the items available in perfmon.
Refer to the self.supported_types keys for the currently supported 'Performance Objects'
To add logging support for other data you can derive the necessary data from perfmon:
---------
perfmon can be run from windows 'run' menu by entering 'perfmon' and enter.
Clicking on the '+' will open the 'add counters' menu,
From the 'Add Counters' dialog, the 'Performance object' is the self.support_types key.
--> Where spaces are removed and symbols are entered as text (Ex. # == Number, % == Percent)
For the items you wish to log add the proper attribute name in the list in the self.supported_types dictionary,
keyed by the 'Performance Object' name as mentioned above.
---------
NOTE: The 'NETFramework_NETCLRMemory' key does not seem to log dotnet 2.0 properly.
Initially the python implementation was derived from:
http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true
'''
def __init__(self,process_name_list=[],perf_object_list=[],filter_list=[]):
'''process_names_list == the list of all processes to log (if empty log all)
perf_object_list == list of process counters to log
filter_list == list of text to filter
print_results == boolean, output to stdout
'''
pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
self.process_name_list = process_name_list
self.perf_object_list = perf_object_list
self.filter_list = filter_list
self.win32_perf_base = 'Win32_PerfFormattedData_'
# Define new datatypes here!
self.supported_types = {
'NETFramework_NETCLRMemory': [
'Name',
'NumberTotalCommittedBytes',
'NumberTotalReservedBytes',
'NumberInducedGC',
'NumberGen0Collections',
'NumberGen1Collections',
'NumberGen2Collections',
'PromotedMemoryFromGen0',
'PromotedMemoryFromGen1',
'PercentTimeInGC',
'LargeObjectHeapSize'
],
'PerfProc_Process': [
'Name',
'PrivateBytes',
'ElapsedTime',
'IDProcess',# pid
'Caption',
'CreatingProcessID',
'Description',
'IODataBytesPersec',
'IODataOperationsPersec',
'IOOtherBytesPersec',
'IOOtherOperationsPersec',
'IOReadBytesPersec',
'IOReadOperationsPersec',
'IOWriteBytesPersec',
'IOWriteOperationsPersec'
]
}
def get_pid_stats(self, pid):
this_proc_dict = {}
pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
if not self.perf_object_list:
perf_object_list = self.supported_types.keys()
for counter_type in perf_object_list:
strComputer = "."
objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")
query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread
if len(colItems) > 0:
for objItem in colItems:
if hasattr(objItem, 'IDProcess') and pid == objItem.IDProcess:
for attribute in self.supported_types[counter_type]:
eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)
this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
break
return this_proc_dict
def get_stats(self):
'''
Show process stats for all processes in given list, if none given return all processes
If filter list is defined return only the items that match or contained in the list
Returns a list of result dictionaries
'''
pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
proc_results_list = []
if not self.perf_object_list:
perf_object_list = self.supported_types.keys()
for counter_type in perf_object_list:
strComputer = "."
objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")
query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread
try:
if len(colItems) > 0:
for objItem in colItems:
found_flag = False
this_proc_dict = {}
if not self.process_name_list:
found_flag = True
else:
# Check if process name is in the process name list, allow print if it is
for proc_name in self.process_name_list:
obj_name = objItem.Name
if proc_name.lower() in obj_name.lower(): # will log if contains name
found_flag = True
break
if found_flag:
for attribute in self.supported_types[counter_type]:
eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)
this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
proc_results_list.append(this_proc_dict)
except pywintypes.com_error, err_msg:
# Ignore and continue (proc_mem_logger calls this function once per second)
continue
return proc_results_list
def get_sys_stats():
''' Returns a dictionary of the system stats'''
pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
x = winmem()
sys_dict = {
'dwAvailPhys': x.dwAvailPhys,
'dwAvailVirtual':x.dwAvailVirtual
}
return sys_dict
if __name__ == '__main__':
# This area used for testing only
sys_dict = get_sys_stats()
stats_processor = process_stats(process_name_list=['process2watch'],perf_object_list=[],filter_list=[])
proc_results = stats_processor.get_stats()
for result_dict in proc_results:
print result_dict
import os
this_pid = os.getpid()
this_proc_results = stats_processor.get_pid_stats(this_pid)
print 'this proc results:'
print this_proc_results
http: // monkut. webfactional.com/blog/archive/2009/1/21/windows-process-memory-logging-python
" ... stato corrente del sistema (CPU corrente, RAM, spazio libero su disco, ecc.) " E " * nix e piattaforme Windows " può essere una combinazione difficile da raggiungere.
I sistemi operativi sono sostanzialmente diversi nel modo in cui gestiscono queste risorse. In effetti, si differenziano per concetti chiave come definire ciò che conta come sistema e ciò che conta come tempo di applicazione.
" Spazio libero su disco " ;? Ciò che conta come " spazio su disco? & Quot; Tutte le partizioni di tutti i dispositivi? Che dire delle partizioni straniere in un ambiente multi-boot?
Non credo che ci sia un consenso abbastanza chiaro tra Windows e * nix che lo rende possibile. In effetti, potrebbe anche non esserci alcun consenso tra i vari sistemi operativi chiamati Windows. Esiste una singola API di Windows che funziona sia per XP che per Vista?
Sento che queste risposte sono state scritte per Python 2 e in ogni caso nessuno ha fatto menzione dello standard pacchetto risorsa disponibile per Python 3. Fornisce comandi per ottenere la risorsa limiti di un dato processo (il processo Python chiamante per impostazione predefinita) . Ciò non equivale a ottenere l'attuale utilizzo delle risorse da parte del sistema nel suo insieme, ma potrebbe risolvere alcuni degli stessi problemi come ad es. " Voglio assicurarmi di usare solo X molta RAM con questo script. "
Questo script per l'utilizzo della CPU:
import os
def get_cpu_load():
""" Returns a list CPU Loads"""
result = []
cmd = "WMIC CPU GET LoadPercentage "
response = os.popen(cmd + ' 2>&1','r').read().strip().split("\r\n")
for load in response[1:]:
result.append(int(load))
return result
if __name__ == '__main__':
print get_cpu_load()
Abbiamo scelto di utilizzare la consueta fonte di informazioni per questo perché siamo riusciti a trovare fluttuazioni istantanee nella memoria libera e abbiamo ritenuto utile interrogare l'origine dati meminfo . Questo ci ha anche aiutato a ottenere alcuni altri parametri correlati pre-analizzati.
Codice
import os
linux_filepath = '/proc/meminfo'
meminfo = dict((i.split()[0].rstrip(':'), int(i.split()[1]))
for i in open(linux_filepath).readlines())
meta['memory_total_gb'] = meminfo['MemTotal'] / (2**20)
meta['memory_free_gb'] = meminfo['MemFree'] / (2**20)
meta['memory_available_gb'] = meminfo['MemAvailable'] / (2**20)
Output per riferimento (abbiamo eliminato tutte le nuove righe per ulteriori analisi)
MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB MemDisponibile: 646364 kB Buffer: 15144 kB Memoria cache: 210720 kB Scambio cache: 0 kB Attivo: 261476 kB Inattivo: 128888 kB Attivo (anon): 167092 kB Inattivo (anon): 20888 kB Attivo (file): 94384 kB Inattivo (file): 108000 kB Inarrestabile: 3652 kB Bloccato: 3652 kB Swap Totale: 0 kB SwapFree: 0 kB Sporco: 0 kB Writeback: 0 kB AnonPagine: 168160 kB Mappato: 81352 kB Shmem: 21060 kB Lastra: 34492 kB SR richiedibile: 18044 kB S Non riscosso: 16448 kB KernelStack: 2672 kB PageTables: 8180 kB NFS_Untable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 507248 kB Committed_AS: 1038756 kB Vmalloc Totale: 34359738367 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrotto: 0 kB AnonHugePagine: 88064 kB CmaTotale: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Dimensione massima: 2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M: 1005568 kB
-
Per i dettagli della CPU usa psutil libreria
-
Per la frequenza RAM (in MHz) usa la libreria Linux integrata dmidecode e manipola un po 'l'output;). questo comando richiede il permesso di root quindi fornire anche la password. copia il seguente encomio sostituendo mypass con la tua password
import os
os.system (" echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2 ")------------------- Uscita ---------------------------
1600 MT / s
sconosciuto 1600 MT / s
Sconosciuto 0
- più specificamente
[i for i in os.popen (" echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2 "). read (). split ('' ) se i.isdigit ()]
-------------------------- output -------------------- -----
['1600', '1600']
È possibile utilizzare psutil o psmem con sottoprocesso codice di esempio
import subprocess
cmd = subprocess.Popen(['sudo','./ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
out,error = cmd.communicate()
memory = out.splitlines()
Riferimento http: // techarena51.com/index.php/how-to-install-python-3-and-flask-on-linux/
Basato sul codice di utilizzo della CPU di @Hrabal, questo è quello che uso:
from subprocess import Popen, PIPE
def get_cpu_usage():
''' Get CPU usage on Linux by reading /proc/stat '''
sub = Popen(('grep', 'cpu', '/proc/stat'), stdout=PIPE, stderr=PIPE)
top_vals = [int(val) for val in sub.communicate()[0].split('\n')[0].split[1:5]]
return (top_vals[0] + top_vals[2]) * 100. /(top_vals[0] + top_vals[2] + top_vals[3])
Non credo che sia disponibile una libreria multi-piattaforma ben supportata. Ricorda che Python stesso è scritto in C, quindi qualsiasi libreria prenderà semplicemente una decisione intelligente su quale snippet di codice specifico del sistema operativo eseguire, come hai suggerito sopra.
