Como chegar CPU atual e uso de RAM em Python?
https://stackoverflow.com/questions/276052
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O que é a sua forma preferida de obter status atual do sistema (CPU atual, RAM, espaço livre em disco, etc.) em Python? Os pontos de bónus para * nix e plataformas Windows.
Parece haver algumas maneiras possíveis de extrair que a partir de minha pesquisa:
-
Usando uma biblioteca como PSI (que atualmente não parece desenvolvido ativamente e não suportados em plataforma múltipla) ou algo como pystatgrab (novamente nenhuma atividade desde 2007 parece e não há suporte para Windows).
-
Usando o código específico da plataforma, tais como a utilização de um
os.popen("ps")ou similar para os sistemas * nix eMEMORYSTATUSemctypes.windll.kernel32(ver este receita na ActiveState ) para a plataforma Windows. Pode-se colocar uma classe Python em conjunto com todos os trechos de código.
Não é que esses métodos são ruins, mas já existe uma maneira bem suportado, multi-plataforma de fazer a mesma coisa?
Solução
O biblioteca psutil vai lhe dar algumas informações do sistema (CPU / uso de memória) em uma variedade de plataformas:
psutil é um módulo oferece uma interface para recuperar informações sobre a execução de processos e utilização do sistema (CPU, memória) em uma forma portátil usando Python, a implementação de muitas funcionalidades oferecidas por ferramentas como ps, top e gerenciador de tarefas do Windows.
Atualmente ele suporta Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD e NetBSD, ambas as arquiteturas de 32 bits e de 64 bits, com versões de Python de 2,6 a 3,5 (usuários do Python 2.4 e 2.5 podem usar 2.1.3 versão).
UPDATE: Aqui está alguns exemplos de usos de 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())
Outras dicas
Use a psutil biblioteca . No Ubuntu 18.04, pip instalado 5.5.0 (última versão) a partir de 2019/01/30. Versões mais antigas podem se comportar de maneira um pouco diferente. Você pode verificar a versão do psutil fazendo isso em Python:
from __future__ import print_function # for Python2
import psutil
print(psutil.__version__)
Para obter algumas estatísticas de memória e 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])
O virtual_memory (tuple) terá a memória por cento utilizado em todo o sistema. Este parecia ser superestimada por alguns por cento para mim no Ubuntu 18.04.
Você também pode obter a memória usada pela instância atual 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)
que dá o uso de memória atual do seu script Python.
Existem alguns exemplos mais detalhados na página pypi para psutil .
Apenas para Linux: One-liner para o uso de RAM com apenas dependência stdlib:
import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])
edit: especificado solução OS dependência
A seguir códigos, sem bibliotecas externas funcionou para mim. Eu testei em 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 o uso de RAM, Total, Usado 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'
O Aqui algo que eu juntos há um tempo atrás, é somente para Windows, mas pode ajudá-lo a obter uma parte do que você precisa fazer.
Derivado de: "Para sys mem disponível" http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx
"individuais de informação processo e script Python exemplos" http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts /default.mspx?mfr=true
NOTA: a interface / processo WMI também está disponível para executar tarefas semelhantes Eu não estou usando-o aqui porque o método atual abrange as minhas necessidades, mas se algum dia for necessário para estender ou melhorar isso, então pode querer investigar as ferramentas WMI um vailable.
WMI para python:
http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html
O código:
'''
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
"... status atual do sistema (CPU atual, RAM, espaço livre em disco, etc.)" e "* nix e plataformas Windows" pode ser uma combinação difícil de alcançar.
Os sistemas operacionais são fundamentalmente diferentes na maneira de gerenciar esses recursos. Na verdade, eles diferem em conceitos fundamentais como definir o que conta como sistema e que conta como tempo de aplicação.
"Espaço livre no disco"? O que conta como "espaço em disco?" Todas as partições de todos os dispositivos? E sobre partições estrangeiros em um ambiente multi-boot?
Eu não acho que há um consenso bastante clara entre o Windows e * nix que torna isso possível. Na verdade, pode até não ser um consenso entre os vários sistemas operacionais chamado Windows. Existe uma única API do Windows que funciona tanto para XP e Vista?
Eu sinto que estas respostas foram escritos para Python 2 e, em fez menção qualquer caso de ninguém do padrão resource pacote que está disponível para Python 3. Ele fornece comandos para obter o recurso limites de um determinado processo (o chamado processo de Python por padrão). Este não é o mesmo que pegar a corrente uso de recursos por parte do sistema como um todo, mas poderia resolver alguns dos mesmos problemas, como por exemplo "Eu quero ter certeza que eu só uso X quantidade de RAM com este script."
Este script para uso da 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()
Nós escolhemos usar fonte de informação habitual para isso, porque nós poderíamos encontrar flutuações instantâneos em memória livre e sentiu consultando o meminfo fonte de dados foi útil. Isso também nos ajudou a obter alguns parâmetros mais relacionados que foram pré-analisados.
Código
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)
Saída para referência (nós despojado de todas newlines para análise)
MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB MemAvailable: 646364 kB Tampões: 15144 kB em cache: 210720 kB SwapCached: 0 kB Ativo: 261476 kB Inativo: 128888 kB Ativa (Anon): 167092 kB inativa (Anon): 20888 kB Ativo (arquivo): 94384 kB Inativo (arquivo): 108000 kB Unevictable: 3652 kB Mlocked: 3652 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB sujo: 0 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 168160 kB mapeada: 81352 kB shmem: 21060 kB Slab: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB SUnreclaim: 16448 kB KernelStack: 2672 kB PageTables: 8180 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 507248 kB Committed_AS: 1038756 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaTotal: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M: 1005568 kB
-
Para obter detalhes de CPU usar psutil biblioteca
-
Para Frequency RAM (em MHz) usar o construída em biblioteca Linux dmidecode e manipular a saída um pouco;). essa permissão necessidades raiz de comando, portanto, fornecer sua senha também. basta copiar o seguinte elogiar substituindo mypass com sua senha
import os
os.system("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2")------------------- saída ---------------------------
1600 MT / s
Unknown
1600 MT / s
Desconhecido 0
- mais specificly
[i for i in os.popen("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2").read().split(' ') if i.isdigit()]
-------------------------- saída -------------------- -----
[ '1600', '1600']
Você pode usar psutil ou psmem com subprocess exemplo de código
import subprocess
cmd = subprocess.Popen(['sudo','./ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
out,error = cmd.communicate()
memory = out.splitlines()
http: // techarena51.com/index.php/how-to-install-python-3-and-flask-on-linux/
Com base no código de uso da CPU por @Hrabal, este é o que eu 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])
Eu não acredito que há uma biblioteca multi-plataforma bem suportada disponível. Lembre-se que o próprio Python é escrito em C para que qualquer biblioteca é simplesmente vai tomar uma decisão inteligente sobre qual trecho de código específico do sistema operacional para executar, como sugerido acima.
