


Wie kann ich die Systemressourcennutzung (CPU, RAM usw.) in Python effizient abrufen?
Abrufen von Systemressourcen in Python
In Python ist das Abrufen von Systemstatusinformationen, wie z. B. CPU- und RAM-Auslastung, für die Überwachung und Ressourcennutzung von entscheidender Bedeutung Management. Während plattformspezifische Ansätze mit os.popen für Unix oder MEMORYSTATUS für Windows vorherrschend waren, besteht Bedarf an einer umfassenden und plattformübergreifenden Lösung.
Wir stellen vor: psutil
Die psutil-Bibliothek erweist sich als hervorragender Kandidat für diese Aufgabe. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Abrufen von Informationen zu laufenden Prozessen und zur Systemauslastung, einschließlich CPU, Speicher und anderen Ressourcen. Seine Hauptstärken liegen in der Portabilität auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Linux, Windows, macOS und anderen.
CPU- und RAM-Auslastung abrufen
Verwenden von psutil, Abrufen von CPU und Statistiken zur RAM-Nutzung sind unkompliziert:
import psutil # Get CPU usage percentage cpu_percent = psutil.cpu_percent() # Get virtual memory statistics as an object virtual_memory = psutil.virtual_memory() # Convert object to a dictionary for further manipulation memory_dict = dict(virtual_memory._asdict()) # Get memory usage percentage memory_percent = memory_dict["percent"]
Zusätzlich Funktionen
Neben CPU- und RAM-Informationen bietet psutil eine Fülle weiterer Funktionen:
- Detaillierte Prozessinformationen, einschließlich CPU-Auslastung, Speichernutzung und geöffnete Dateien
- Systemweite Statistiken wie Festplattennutzung, Netzwerknutzung und Socket-Statistiken
- Umfassende Sensordaten (z. B. Temperatur, Lüftergeschwindigkeit) auf unterstützten Plattformen
Dokumentation und Ressourcen
Weitere Details und erweiterte Nutzung finden Sie in der ausführlichen Dokumentation unter https: //psutil.readthedocs.io/en/latest/.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Systemressourcennutzung (CPU, RAM usw.) in Python effizient abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
