


Comment puis-je récupérer efficacement l'utilisation actuelle du processeur et de la RAM en Python sur différents systèmes d'exploitation ?
Récupération de l'état du système en Python avec l'utilisation actuelle du processeur et de la RAM
En Python, obtention d'informations sur l'état du système en temps réel, y compris l'utilisation actuelle du processeur et de la RAM. L'utilisation de la RAM est essentielle pour la surveillance du système et l'optimisation des performances. Cependant, trouver une solution multiplateforme prenant en charge à la fois Unix et Windows peut s'avérer difficile.
Une alternative au code spécifique à la plateforme comme os.popen("ps") ou ctypes.windll.kernel32.MEMORYSTATUS est le puissante bibliothèque psutil. Il offre une interface complète pour extraire des informations système, notamment le processeur, la RAM et d'autres mesures, sur plusieurs plates-formes (Linux, Windows, macOS, Solaris, BSD).
Installation et utilisation de Psutil
Pour installer psutil, utilisez pip :
pip install psutil
Une fois installé, explorons quelques psutil courants fonctions pour obtenir des données sur l'état du système :
Pourcentage du processeur
import psutil print(psutil.cpu_percent()) # Outputs current CPU usage as a percentage
Informations sur la mémoire virtuelle
memory = psutil.virtual_memory() print(memory) # Outputs a VirtualMemory object containing detailed memory data print(memory.percent) # Outputs the percentage of used RAM
Mémoire disponible Pourcentage
available_memory = psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total print(available_memory) # Outputs the available memory as a percentage
Documentation et exemples
Référez-vous à la documentation complète de psutil pour plus de détails et exemples :
- https://psutil.readthedocs.io/en/latest/
Avantages de Psutil
Utilisation psutil pour la récupération de l'état du système offre plusieurs avantages :
- Multiplateforme compatibilité
- Récupération complète d'informations
- Documentation et support complets
- Communauté et développement actifs
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
