Python监控进程性能数据并绘图保存为PDF文档
引言
利用psutil模块(https://pypi.python.org/pypi/psutil/),能够非常方便的监控系统的CPU、内存、磁盘IO、网络带宽等性能参数,以下是否代码为监控某个特定程序的CPU资源消耗,打印监控数据,最终绘图显示,并且保存为指定的 PDF 文档备份。
示范代码
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Copyright (C) 2015 By Thomas Hu. All rights reserved. @author : Thomas Hu (thomashtq#163.com) @version: 1.0 @created: 2015-7-14 ''' import matplotlib.pyplot as plt import psutil as ps import os import time import random import collections import argparse class ProcessMonitor(object): def __init__(self, key_name, fields, duration, interval): self.key_name = key_name self.fields = fields self.duration = float(duration) self.inveral = float(interval) self.CPU_COUNT = ps.cpu_count() self.MEM_TOTAL = ps.virtual_memory().total / (1024 * 1024) self.procinfo_dict = collections.defaultdict(dict) def _get_proc_info(self, pid): try: proc = ps.Process(pid) name = proc.name() # If not contains the key word, return None if name.find(self.key_name) == -1: return None pinfo = { "name": name, "pid" : pid, } # If the field is correct, add it to the process information dictionary. for field in self.fields: if hasattr(proc, field): if field == "cpu_percent": pinfo[field] = getattr(proc, field)(interval = 0.1) / self.CPU_COUNT elif field == "memory_percent": pinfo[field] = getattr(proc, field)() * self.MEM_TOTAL / 100 else: pinfo[field] = getattr(proc, field)() if pid not in self.procinfo_dict: self.procinfo_dict[pid] = collections.defaultdict(list) self.procinfo_dict[pid]["name"] = name for field in self.fields: self.procinfo_dict[pid][field].append(pinfo.get(field, 0)) print(pinfo) return pinfo except: pass return None def monitor_processes(self): start = time.time() while time.time() - start < self.duration: try: pids = ps.pids() for pid in pids: self._get_proc_info(pid) except KeyboardInterrupt: print("Killed by user keyboard interrupted!") return def _get_color(self): color = "#" for i in range(3): a = hex(random.randint(0, 255))[2:] if len(a) == 1: a = "0" + a color += a return color.upper() def draw_figure(self, field, pdf): # Draw each pid line for pid in self.procinfo_dict: x = range(len(self.procinfo_dict[pid][field])) #print x, self.procinfo_dict[pid][field] plt.plot(x, self.procinfo_dict[pid][field], label = "pid" + str(pid), color = self._get_color()) plt.xlabel(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) plt.ylabel(field.upper()) plt.title(field + " Figure") plt.legend(loc = "upper left") plt.grid(True) plt.savefig(pdf, dpi = 200) plt.show() def Main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Monitor process CPU and Memory.') parser.add_argument("-k", dest='key', type=str, default="producer", help='the key word of the processes to be monitored(default is "producer")') parser.add_argument("-d", dest='duration', type=int, default=60, help='duration of the monitor to run(unit: seconds, default is 60)') parser.add_argument('-i', dest='interval', type=float, default=1.0, help='interval of the sample(unit: seconds, default is 1.0)') args = parser.parse_args() fields = ["cpu_percent", "memory_percent"] #print args.key, args.duration, args.interval pm = ProcessMonitor(args.key, fields, args.duration, args.interval) pm.monitor_processes() pm.draw_figure("cpu_percent", "cpu.pdf") pm.draw_figure("memory_percent", "mem.pdf") if __name__ == "__main__": Main()
输出结果示范图

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Ollama ist ein superpraktisches Tool, mit dem Sie Open-Source-Modelle wie Llama2, Mistral und Gemma problemlos lokal ausführen können. In diesem Artikel werde ich vorstellen, wie man Ollama zum Vektorisieren von Text verwendet. Wenn Sie Ollama nicht lokal installiert haben, können Sie diesen Artikel lesen. In diesem Artikel verwenden wir das Modell nomic-embed-text[2]. Es handelt sich um einen Text-Encoder, der OpenAI text-embedding-ada-002 und text-embedding-3-small bei kurzen und langen Kontextaufgaben übertrifft. Starten Sie den nomic-embed-text-Dienst, wenn Sie o erfolgreich installiert haben

Leistungsvergleich verschiedener Java-Frameworks: REST-API-Anforderungsverarbeitung: Vert.x ist am besten, mit einer Anforderungsrate von 2-mal SpringBoot und 3-mal Dropwizard. Datenbankabfrage: HibernateORM von SpringBoot ist besser als ORM von Vert.x und Dropwizard. Caching-Vorgänge: Der Hazelcast-Client von Vert.x ist den Caching-Mechanismen von SpringBoot und Dropwizard überlegen. Geeignetes Framework: Wählen Sie entsprechend den Anwendungsanforderungen. Vert.x eignet sich für leistungsstarke Webdienste, SpringBoot eignet sich für datenintensive Anwendungen und Dropwizard eignet sich für Microservice-Architekturen.

Der Leistungsvergleich der PHP-Methoden zum Umdrehen von Array-Schlüsselwerten zeigt, dass die Funktion array_flip() in großen Arrays (mehr als 1 Million Elemente) eine bessere Leistung als die for-Schleife erbringt und weniger Zeit benötigt. Die for-Schleifenmethode zum manuellen Umdrehen von Schlüsselwerten dauert relativ lange.

Zu den wirksamen Techniken zur Optimierung der C++-Multithread-Leistung gehört die Begrenzung der Anzahl der Threads, um Ressourcenkonflikte zu vermeiden. Verwenden Sie leichte Mutex-Sperren, um Konflikte zu reduzieren. Optimieren Sie den Umfang der Sperre und minimieren Sie die Wartezeit. Verwenden Sie sperrenfreie Datenstrukturen, um die Parallelität zu verbessern. Vermeiden Sie geschäftiges Warten und benachrichtigen Sie Threads über Ereignisse über die Ressourcenverfügbarkeit.

Go-Funktionsdokumentation mit der IDE anzeigen: Bewegen Sie den Cursor über den Funktionsnamen. Drücken Sie den Hotkey (GoLand: Strg+Q; VSCode: Nach der Installation von GoExtensionPack F1 und wählen Sie „Go:ShowDocumentation“).

Die Leistung verschiedener PHP-Funktionen ist entscheidend für die Anwendungseffizienz. Zu den Funktionen mit besserer Leistung gehören echo und print, während Funktionen wie str_replace, array_merge und file_get_contents eine langsamere Leistung aufweisen. Beispielsweise wird die Funktion str_replace zum Ersetzen von Zeichenfolgen verwendet und weist eine mäßige Leistung auf, während die Funktion sprintf zum Formatieren von Zeichenfolgen verwendet wird. Die Leistungsanalyse zeigt, dass die Ausführung eines Beispiels nur 0,05 Millisekunden dauert, was beweist, dass die Funktion eine gute Leistung erbringt. Daher kann der kluge Einsatz von Funktionen zu schnelleren und effizienteren Anwendungen führen.

In PHP wirkt sich die Konvertierung von Arrays in Objekte auf die Leistung aus, die hauptsächlich von Faktoren wie Array-Größe, Komplexität, Objektklasse usw. beeinflusst wird. Um die Leistung zu optimieren, sollten Sie benutzerdefinierte Iteratoren verwenden und unnötige Konvertierungen, Batch-Konvertierung von Arrays und andere Techniken vermeiden.

Überlegungen zur Leistung statischer Funktionen lauten wie folgt: Codegröße: Statische Funktionen sind normalerweise kleiner, da sie keine Mitgliedsvariablen enthalten. Speicherbelegung: Gehört zu keinem bestimmten Objekt und belegt keinen Objektspeicher. Aufrufaufwand: geringer, kein Aufruf über Objektzeiger oder Referenz erforderlich. Multithread-sicher: Im Allgemeinen threadsicher, da keine Abhängigkeit von Klasseninstanzen besteht.
