Как узнать текущее использование процессора и оперативной памяти в Python? - PullRequest
268 голосов
/ 09 ноября 2008

Какой предпочитаемый способ получения текущего состояния системы (текущий процессор, оперативная память, свободное место на диске и т. Д.) В Python? Бонусные баллы для * nix и Windows платформ.

Кажется, есть несколько возможных способов извлечь это из моего поиска:

  1. Использование библиотеки, такой как PSI (которая в настоящее время, кажется, не активно развивается и не поддерживается на нескольких платформах) или что-то вроде pystatgrab (опять-таки никакой активности с 2007 года и без поддержки Windows).

  2. Использование кода, специфичного для платформы, например использование os.popen("ps") или аналогичного для * nix систем и MEMORYSTATUS в ctypes.windll.kernel32 (см. этот рецепт на ActiveState ) для платформы Windows. Можно поместить класс Python вместе со всеми этими фрагментами кода.

Дело не в том, что эти методы плохие, но уже есть хорошо поддерживаемый, многоплатформенный способ сделать то же самое?

Ответы [ 13 ]

325 голосов
/ 18 марта 2010

Библиотека psutil предоставит вам некоторую системную информацию (использование ЦП / памяти) на различных платформах:

psutil - это модуль, предоставляющий интерфейс для получения информации о запущенных процессах и использовании системы (ЦП, память) в переносном режиме с использованием Python, реализуя многие функции, предлагаемые такими инструментами, как ps, top и диспетчер задач Windows.

В настоящее время он поддерживает Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD и NetBSD, как 32-разрядные, так и 64-разрядные архитектуры, с версиями Python от 2.6 до 3.5 (пользователи Python 2.4 и 2.5 могут использовать 2.1.3 версия).


ОБНОВЛЕНИЕ: Вот несколько примеров использования 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())
52 голосов
/ 17 августа 2016

Используйте библиотеку psutil . На Ubuntu 18.04 pip установлен 5.5.0 (последняя версия) по состоянию на 1-30-2019. Старые версии могут вести себя несколько иначе. Вы можете проверить свою версию psutil, выполнив это в Python:

from __future__ import print_function  # for Python2
import psutil
print(psutil.__versi‌​on__)

Чтобы получить статистику по памяти и процессору:

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 (кортеж) будет иметь процент памяти, используемой в масштабе всей системы. Мне показалось, что это несколько преувеличено для меня на Ubuntu 18.04.

Вы также можете получить память, используемую текущим экземпляром 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)

, который дает текущее использование памяти вашего скрипта Python.

На странице pypi для psutil .

есть еще несколько подробных примеров.
22 голосов
/ 16 февраля 2017

Только для Linux: Одна строка для использования ОЗУ с зависимостью только от stdlib:

import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])

edit: указанное решение ОС зависимости

20 голосов
/ 15 февраля 2017

Ниже коды, без внешних библиотек у меня работали. Я тестировал на Python 2.7.9

Загрузка ЦП

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)

И использование плунжера, всего, использовано и бесплатно

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'
10 голосов
/ 10 ноября 2008

Вот кое-что, что я собрал некоторое время назад, это только окна, но может помочь вам получить часть того, что вам нужно сделать.

Получено из: "для системной памяти" http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

"информация об отдельных процессах и примеры сценариев Python" http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

ПРИМЕЧАНИЕ. Интерфейс / процесс WMI также доступен для выполнения аналогичных задач. Я не использую его здесь, потому что текущий метод покрывает мои потребности, но если когда-нибудь понадобится расширить или улучшить его, то, возможно, захочется исследовать доступные инструменты WMI.

WMI для Python:

http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html

код:

'''
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

3 голосов
/ 24 марта 2018

Мне кажется, что эти ответы были написаны для Python 2, и в любом случае никто не упомянул стандартный пакет resource, доступный для Python 3. Он предоставляет команды для получения ресурса ограничивает данного процесса (вызывающий процесс Python по умолчанию). Это не то же самое, что получение текущего использования ресурсов системой в целом, но это может решить некоторые из тех же проблем, например, например, «Я хочу убедиться, что в этом сценарии я использую только много оперативной памяти X».

3 голосов
/ 09 ноября 2008

"... текущее состояние системы (текущий ЦП, ОЗУ, свободное место на диске и т. Д.)" И "* платформы nix и Windows" могут быть трудной комбинацией для достижения.

Операционные системы принципиально отличаются тем, как они управляют этими ресурсами. Действительно, они отличаются по основным понятиям, таким как определение того, что считается системой, а что - временем приложения.

«Свободное место на диске»? Что считается "дисковым пространством"? Все разделы всех устройств? А как насчет внешних разделов в мультизагрузочной среде?

Не думаю, что между Windows и * nix существует достаточно четкий консенсус, который делает это возможным. Действительно, между различными операционными системами, называемыми Windows, может и не быть единого мнения. Существует ли единый Windows API, который работает как для XP, так и для Vista?

2 голосов
/ 01 октября 2018

Этот скрипт для загрузки процессора:

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()
2 голосов
/ 29 сентября 2018

Мы решили использовать обычный источник информации для этого, потому что мы могли найти мгновенные колебания в свободной памяти и чувствовали, что запрос источника данных meminfo был полезен. Это также помогло нам получить еще несколько связанных параметров, которые были предварительно проанализированы.

Код

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)

Вывод для справки (мы удалили все новые строки для дальнейшего анализа)

MemTotal: 1014500 кБ MemFree: 562680 кБ MemAvailable: 646364 кБ Буферы: 15144 кБ. Кэшированные: 210720 КБ. Подкачка. Кэшированные: 0 КБ. Активные: 261476 КБ. Неактивный: 128888 кБ Активный (анон): 167092 кБ Неактивный (анон): 20888 кБ Активный (файл): 94384 КБ Неактивный (файл): 108000 КБ Неизвестный: 3652 КБ Mlocked: 3652 кБ SwapTotal: 0 кБ SwapFree: 0 кБ Грязный: 0 кБ Обратная запись: 0 кБ AnonPages: 168160 кБ Отображено: 81352 кБ Shmem: 21060 кБ Плита: 34492 КБ SRExlaimable: 18044 КБ SUcreclaim: 16448 КБ KernelStack: 2672 КБ PageTables: 8180 кБ NFS_Unstable: 0 кБ Отказов: 0 кБ Время обратной записи: 0 кБ CommitLimit: 507248 кБ Committed_AS: 1038756 кБ VmallocTotal: 34359738367 кБ VmallocUsed: 0 кБ VmallocChunk: 0 кБ Аппаратное обеспечениеCorpted: 0 кБ AnonHugePages: 88064 кБ CmaTotal: 0 кБ CmaFree: 0 кБ HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Огромный размер: 2048 КБ DirectMap4k: 43008 КБ DirectMap2M: 1005568 КБ

1 голос
/ 21 апреля 2019
  • Для деталей процессора используйте psutil library

    https://psutil.readthedocs.io/en/latest/#cpu

  • Для частоты ОЗУ (в МГц) используйте встроенную библиотеку Linux dmidecode и немного управляйте выходом;). эта команда требует прав суперпользователя, поэтому укажите и ваш пароль. просто скопируйте следующий комментарий, заменив mypass своим паролем

import os

os.system("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2")

------------------- Вывод ---------------------------
1600 тонн / с
Неизвестно
1600 тонн / с
Неизвестный 0

  • более конкретно
    [i for i in os.popen("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2").read().split(' ') if i.isdigit()]

-------------------------- выход -------------------- -----
['1600', '1600']

...