python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法
本文实例讲述了python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
# -*- coding: utf-8 -*- #import ######################################################################## import os, sys import time import wmi ######################################################################## #function ######################################################################## def get_disk_info(): """ 获取物理磁盘信息。 """ tmplist = [] c = wmi.WMI () for physical_disk in c.Win32_DiskDrive (): tmpdict = {} tmpdict["Caption"] = physical_disk.Caption tmpdict["Size"] = long(physical_disk.Size)/1024/1024/1024 tmplist.append(tmpdict) return tmplist def get_fs_info() : """ 获取文件系统信息。 包含分区的大小、已用量、可用量、使用率、挂载点信息。 """ tmplist = [] c = wmi.WMI () for physical_disk in c.Win32_DiskDrive (): for partition in physical_disk.associators ("Win32_DiskDriveToDiskPartition"): for logical_disk in partition.associators ("Win32_LogicalDiskToPartition"): tmpdict = {} tmpdict["Caption"] = logical_disk.Caption tmpdict["DiskTotal"] = long(logical_disk.Size)/1024/1024/1024 tmpdict["UseSpace"] = (long(logical_disk.Size)-long(logical_disk.FreeSpace))/1024/1024/1024 tmpdict["FreeSpace"] = long(logical_disk.FreeSpace)/1024/1024/1024 tmpdict["Percent"] = int(100.0*(long(logical_disk.Size)-long(logical_disk.FreeSpace))/long(logical_disk.Size)) tmplist.append(tmpdict) return tmplist if __name__ == "__main__": disk = get_disk_info() print disk print '--------------------------------------' fs = get_fs_info() print fs
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Wenn Sie PHPStorm auf CentOS verwenden, können Sie diese Nutzungstipps befolgen, um die Entwicklungseffizienz und -erfahrung zu verbessern. Oraclejdk oder OpenJDK8 oder höher wird empfohlen. Installieren Sie PHPSTORM: Laden Sie die Linux -Version von PHPSTORM von der offiziellen Jetbrains -Website herunter und entpacken Sie sie in das angegebene Verzeichnis. Führen Sie das Skript phpStorm.sh aus, um PHPStorm zu starten.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.
