Як отримати поточне використання процесора та оперативної пам’яті в Python?


335

Який у вас кращий спосіб отримати поточний статус системи (поточний процесор, оперативна пам’ять, вільний простір на диску тощо) в Python? Бонусні бали для * nix та платформ Windows.

Здається, існує кілька можливих способів вилучити це з мого пошуку:

  1. Використання такої бібліотеки, як PSI (яка наразі здається недостатньо розвиненою та не підтримується на декількох платформах) або щось на кшталт pystatgrab (знову ж ніяка діяльність з 2007 року, здається, і немає підтримки для Windows).

  2. Використання специфічного для платформи коду, наприклад, використання os.popen("ps")або подібний для * nix систем та MEMORYSTATUSв ctypes.windll.kernel32(див. Цей рецепт на ActiveState ) для платформи Windows. Можна було б поставити клас Python разом з усіма цими фрагментами коду.

Справа не в тому, що ці методи погані, але чи існує вже добре підтримуваний, багатоплатформенний спосіб зробити те саме?


Ви можете створити власну бібліотеку мультиплатформ, використовуючи динамічний імпорт: "if sys.platform == 'win32': імпортувати win_sysstatus як sysstatus; інше" ...
Джон Фууй

1
Було б здорово мати щось, що працює і в App Engine.
Аттіла О.

Чи вік пакетів значний? Якщо хтось розправився з ними вперше, то чому б вони все ще не були праві?
Пол Сміт

Відповіді:


409

Бібліотека psutil надає інформацію про процесор, оперативну пам’ять тощо на різних платформах:

psutil - це модуль, що забезпечує інтерфейс для отримання інформації про запущені процеси та використання системи (процесор, пам'ять) на портативний спосіб, використовуючи Python, реалізуючи багато функціональних можливостей, пропонованих такими інструментами, як ps, top та Windows Manager.

В даний час він підтримує Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD і NetBSD, як 32-розрядні, так і 64-бітні архітектури, з версіями Python від 2,6 до 3,5 (користувачі Python 2.4 і 2.5 можуть використовувати версію 2.1.3).


Деякі приклади:

#!/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())
# you can have the percentage of used RAM
psutil.virtual_memory().percent
79.2
# you can calculate percentage of available memory
psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total
20.8

Ось інша документація, яка містить більше понять та концепцій інтересів:


33
Працював для мене на OSX: $ pip install psutil; >>> import psutil; psutil.cpu_percent()і >>> psutil.virtual_memory()який повертає приємний об’єкт vmem:vmem(total=8589934592L, available=4073336832L, percent=52.6, used=5022085120L, free=3560255488L, active=2817949696L, inactive=513081344L, wired=1691054080L)
варильні панелі

12
Як би це зробити без бібліотеки psutil?
BigBrownBear00

2
@ user1054424 У python є вбудована бібліотека, що називається ресурсом . Однак, здається, найбільше ви можете зробити з цим - це захопити пам'ять, яку використовує один процес python, та / або це дочірні процеси. Це також не здається дуже точним. Швидкий тест показав відключення ресурсу приблизно на 2 Мб від утиліти мого Mac.
Остін А

12
@ BigBrownBear00 просто перевірити джерело psutil;)
Mehulkumar

1
@Jon Cage, привіт Джон, чи можу я перевірити з вами різницю між вільною та доступною пам'яттю? Я планую використовувати psutil.virtual_memory (), щоб визначити, скільки даних я можу завантажити в пам'ять для аналізу. Спасибі за вашу допомогу!
AiRiFiEd

66

Використовуйте бібліотеку psutil . На Ubuntu 18.04, pip встановлено 5.5.0 (остання версія) станом на 1-30-2019. Старіші версії можуть поводитися дещо інакше. Ви можете перевірити свою версію psutil, зробивши це в Python:

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

Щоб отримати трохи пам'яті та статистики процесора:

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])

The virtual_memory(Кортеж) матиме відсоток пам'яті , використовуваної для всієї системи. Мені здалося, що це переоцінило на кілька відсотків для мене на Ubuntu 18.04.

Ви також можете отримати пам'ять, яку використовує поточний екземпляр 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)

який дає змогу поточному використанню пам'яті вашого сценарію Python.

На сторінці pypi для psutil є ще кілька глибоких прикладів .


32

Тільки для Linux: Однолінійний режим використання оперативної пам’яті лише у залежності від stdlib:

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

редагувати: вказана залежність ОС від рішення


1
Дуже корисний! Для того, щоб отримати його безпосередньо в зчитувальних одиницях людини: os.popen('free -th').readlines()[-1].split()[1:]. Зауважте, що цей рядок повертає список рядків.
iipr

python:3.8-slim-busterНе маєfree
Martin Thoma

21

Нижче коди, без зовнішніх бібліотек, працювали на мене. Я тестував на Python 2.7.9

Використання процесора

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)

І Рам Використання, загальний, використаний та безкоштовний

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'

1
Ви не думаєте, grepі про awkщо краще піклуватися, обробляючи струни в Python?
Reinderien

Особисто не знайомий з awk, зробив дивовижну версію фрагмента використання процесора нижче. Дуже зручно, дякую!
Джей

3
Сумлінно говорити, що цей код не використовує зовнішні бібліотеки. Насправді вони мають жорстку залежність від наявності grep, awk та free. Це робить код вище непереносним. ОП заявила "Бонусні бали за * nix та платформи Windows".
Капітан Лептон

10

Ось, що я збирав деякий час тому, це лише вікна, але може допомогти вам зробити частину того, що вам потрібно зробити.

Отримано з: "for sys available mem" http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

"індивідуальні відомості про процеси та приклади сценаріїв python" http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

ПРИМІТКА: Інтерфейс / процес WMI також доступний для виконання подібних завдань, я його тут не використовую, оскільки поточний метод покриває мої потреби, але якщо коли-небудь потрібно розширити або вдосконалити це, то, можливо, доведеться дослідити доступні інструменти 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


Використовуйте GlobalMemoryStatusEx замість GlobalMemoryStatus, оскільки стара може повернути погані значення.
фобій

7
Вам слід уникати from x import *тверджень! Вони захаращують простір основних імен та перезаписують інші функції та змінні.
фобій

6

Ми вирішили використовувати звичайний джерело інформації для цього , тому що ми могли б знайти миттєві коливання в вільної пам'яті і відчували запитуючи MemInfo джерело даних був корисним. Це також допомогло нам отримати ще кілька пов'язаних параметрів, які були попередньо розібрані.

Код

import os

linux_filepath = "/proc/meminfo"
meminfo = dict(
    (i.split()[0].rstrip(":"), int(i.split()[1]))
    for i in open(linux_filepath).readlines()
)
meminfo["memory_total_gb"] = meminfo["MemTotal"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_free_gb"] = meminfo["MemFree"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_available_gb"] = meminfo["MemAvailable"] / (2 ** 20)

Результат для довідки (ми позбавили всіх нових рядків для подальшого аналізу)

MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB MemAvailable: 646364 kB Буфери: 15144 kB Кэшировано: 210720 kB SwapCaching: 0 kB Активне: 261476 kB Неактивне: 128888 kB Active (anon): 167092 kB Неактивне (anon): 20888 kB Активне (файл) : 94384 kB Неактивний (файл): 108000 kB Невикористовуваний: 3652 kB Замкнено: 3652 kB ЗмінаЗагальна сума: 0 кБ ЗамінаБезкоштовна: 0 кБ Брудна: 0 кБ Списання: 0 кБ AnonPages: 168160 kB Картована: 81352 kB Шмем: 21060 kB Плита: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB Необхідне стягнення: 16448 kB KernelStack: 2672 kB Сторінки таблиць: 8180 kB NFS_Нестабільний: 0 kB Відмов: 0 kB СписанняTmp: 0 kB Коміт. 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaОбщий: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Общий: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Величезний розмір:2048 кБ DirectMap4k: 43008 кБ DirectMap2M: 1005568 кБ


Здається, не працює, як очікувалося: stackoverflow.com/q/61498709/562769
Мартін Тома

4

Я відчуваю, що ці відповіді були написані для Python 2, і ні в якому разі ніхто не згадував про стандартний resourceпакет, який доступний для Python 3. Він містить команди для отримання обмежень ресурсів певного процесу (за замовчуванням викликає процес Python). Це не те саме, що отримання поточного використання ресурсів системою в цілому, але це може вирішити деякі ті самі проблеми, як, наприклад, "Я хочу переконатися, що я використовую тільки X багато оперативної пам’яті з цим сценарієм".


3

"... поточний стан системи (поточний процесор, оперативна пам'ять, вільний простір на диску та ін.)" та "* nix та платформи Windows" можуть бути складною комбінацією.

Операційні системи принципово відрізняються за способом управління цими ресурсами. Дійсно, вони відрізняються основними поняттями, такими як визначення того, що вважається системою, а що вважається часом застосування.

"Вільний простір на диску"? Що вважається "дисковим простором"? Усі розділи всіх пристроїв? Що з іноземними розділами в середовищі з кількома завантаженнями?

Я не думаю, що існує достатньо чіткий консенсус між Windows та * nix, що робить це можливим. Дійсно, між різними операційними системами, які називаються Windows, може навіть не бути консенсусу. Чи існує єдиний API Windows, який працює як для XP, так і для Vista?


4
df -hвідповідає на питання "простір на диску" як у Windows, так і * nix.
jfs

4
@JFSebastian: Які Windows? Я отримую "df" не розпізнається ... повідомлення про помилку від Windows XP Pro. Що я пропускаю?
С.Лотт

3
Ви також можете встановити нові програми в Windows.
jfs

2

Цей сценарій для використання процесора:

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()

1
  • Для деталей процесора використовуйте бібліотеку psutil

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

  • Для частоти оперативної пам’яті (в МГц) використовуйте вбудовану бібліотеку Linux dmidecode і трохи маніпулюйте результатами;). цій команді потрібен дозвіл root, отже, і ваш пароль. просто скопіюйте наступний віддаємо замінює mypass з паролем

import os

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

------------------- Вихід ---------------------------
1600 МТ / s
Невідомо
1600 MT / s
Невідомо 0

  • більш 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()]

-------------------------- вихід ----------------------- -
['1600', '1600']


додайте ще опис
Paras Korat

1

Для отримання почергової пам'яті та аналізу часу вашої програми я пропоную використовувати memory_profilerта line_profiler.

Установка:

# Time profiler
$ pip install line_profiler
# Memory profiler
$ pip install memory_profiler
# Install the dependency for a faster analysis
$ pip install psutil

Загальна частина полягає в тому, що ви визначаєте, яку функцію хочете проаналізувати, використовуючи відповідні декоратори.

Приклад: У моєму файлі Python у мене є кілька функцій, main.pyякі я хочу проаналізувати. Один з них є linearRegressionfit(). Мені потрібно використовувати декоратор, @profileякий допомагає мені профілювати код стосовно обох: Час і Пам'ять.

Внесіть такі зміни у визначення функції

@profile
def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    lr=LinearRegression()
    model=lr.fit(Xt,Yt)
    predict=lr.predict(Xts)
    # More Code

Для профілювання часу ,

Виконати:

$ kernprof -l -v main.py

Вихідні дані

Total time: 0.181071 s
File: main.py
Function: linearRegressionfit at line 35

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
    35                                           @profile
    36                                           def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    37         1         52.0     52.0      0.1      lr=LinearRegression()
    38         1      28942.0  28942.0     75.2      model=lr.fit(Xt,Yt)
    39         1       1347.0   1347.0      3.5      predict=lr.predict(Xts)
    40                                           
    41         1       4924.0   4924.0     12.8      print("train Accuracy",lr.score(Xt,Yt))
    42         1       3242.0   3242.0      8.4      print("test Accuracy",lr.score(Xts,Yts))

Для профілювання пам'яті ,

Виконати:

$ python -m memory_profiler main.py

Вихідні дані

Filename: main.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    35  125.992 MiB  125.992 MiB   @profile
    36                             def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    37  125.992 MiB    0.000 MiB       lr=LinearRegression()
    38  130.547 MiB    4.555 MiB       model=lr.fit(Xt,Yt)
    39  130.547 MiB    0.000 MiB       predict=lr.predict(Xts)
    40                             
    41  130.547 MiB    0.000 MiB       print("train Accuracy",lr.score(Xt,Yt))
    42  130.547 MiB    0.000 MiB       print("test Accuracy",lr.score(Xts,Yts))

Також результати профілера пам'яті також можуть бути побудовані за matplotlibдопомогою використання

$ mprof run main.py
$ mprof plot

введіть тут опис зображення Примітка: Тестовано на

line_profiler версія == 3.0.2

memory_profiler версія == 0,57,0

psutil версія == 5.7.0



0

На основі коду використання процесора від @Hrabal, це те, що я використовую:

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])

-12

Я не вірю, що є добре підтримувана багатоплатформна бібліотека. Пам’ятайте, що сам Python написаний на мові C, тому будь-яка бібліотека просто прийме розумне рішення про те, який саме фрагмент коду для запуску коду слід запускати, як ви запропонували вище.


1
Чому ця відповідь була спростована? Чи це твердження помилкове?
EAzevedo

4
адже psutil - це добре підтримувана багатоплатформна бібліотека, яка відповідає можливостям операційної системи
amadain
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.