


So verwenden Sie PsUtil in Python, um den Systemstatus in Echtzeit zu überwachen
PSUtil ist eine plattformübergreifende Python-Bibliothek zum Abrufen von Informationen über laufende Prozesse und Systemauslastung (CPU, Speicher, Festplatte, Netzwerk, Sensoren).
Es ist plattformübergreifend und läuft auf Linux, Windows und macOS.
1. Installieren Sie das psutil-Modul
Zuerst müssen wir das psutil-Modul installieren. Zur Installation können Sie den folgenden Befehl verwenden:
pip install psutil
2. Systeminformationen abrufen
Verwenden Sie die Funktion psutil.cpu_count(), um die CPU-Nummer abzurufen:
import psutil print("CPU数量:", psutil.cpu_count(logical=True))
Ja. Sehen Sie, wir verwenden die Funktion psutil.cpu_count(), um die Anzahl der logischen CPUs im System zu ermitteln.
Als nächstes können wir die Funktion psutil.cpu_stats() verwenden, um CPU-Statistiken abzurufen:
import psutil cpu_stats = psutil.cpu_stats() print("CPU统计信息:", cpu_stats)
3. CPU-Informationen abrufen
Verwenden Sie psutil The Die Funktion .cpu_percent() ermittelt die CPU-Auslastung:
import psutil print("CPU使用率:", psutil.cpu_percent(interval=1))
Wie Sie sehen können, verwenden wir die Funktion psutil.cpu_percent(), um die CPU-Auslastung zu ermitteln. Der Intervallparameter gibt das Zeitintervall in Sekunden an.
Als nächstes können wir die Funktion psutil.cpu_times() verwenden, um die CPU-Zeitinformationen abzurufen:
import psutil cpu_times = psutil.cpu_times() print("CPU时间信息:", cpu_times)
4. Speicherinformationen abrufen
Verwenden psutil .virtual_memory()-Funktion zum Abrufen von Speicherinformationen:
import psutil memory = psutil.virtual_memory() print("内存信息:", memory)
5. Abrufen von Festplatteninformationen
Verwenden Sie die Funktion psutil.disk_partitions() zum Abrufen von Festplattenpartitionsinformationen:
import psutil partitions = psutil.disk_partitions() print("磁盘分区信息:", partitions)
import psutil usage = psutil.disk_usage('/') print("磁盘使用情况:", usage)
import psutil net_io_counters = psutil.net_io_counters() print("网络信息:", net_io_counters)
import psutil sensors_temperatures = psutil.sensors_temperatures() print("传感器信息:", sensors_temperatures)
import psutil for process in psutil.process_iter(): print(process.name())
import psutil process_id = 1234 process = psutil.Process(process_id) print(process.name()) print(process.cpu_percent(interval=1)) print(process.memory_info().rss)
import time import psutil while True: cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) memory_usage = psutil.virtual_memory().percent disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent network_usage = psutil.net_io_counters().bytes_sent + psutil.net_io_counters().bytes_recv print("CPU使用率:", cpu_usage) print("内存使用率:", memory_usage) print("磁盘使用率:", disk_usage) print("网络使用量:", network_usage) time.sleep(1)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie PsUtil in Python, um den Systemstatus in Echtzeit zu überwachen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.

MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

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MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern
