python使用WMI检测windows系统信息、硬盘信息、网卡信息的方法
本文实例讲述了python使用WMI检测windows系统信息、硬盘信息、网卡信息的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import wmi import sys,time,platform def get_system_info(os): """ 获取操作系统版本。 """ print print "Operating system:" if os == "Windows": c = wmi.WMI () for sys in c.Win32_OperatingSystem(): print '\t' + "Version :\t%s" % sys.Caption.encode("GBK") print '\t' + "Vernum :\t%s" % sys.BuildNumber def get_memory_info(os): """ 获取物理内存和虚拟内存。 """ print print "memory_info:" if os == "Windows": c = wmi.WMI () cs = c.Win32_ComputerSystem() pfu = c.Win32_PageFileUsage() MemTotal = int(cs[0].TotalPhysicalMemory)/1024/1024 print '\t' + "TotalPhysicalMemory :" + '\t' + str(MemTotal) + "M" #tmpdict["MemFree"] = int(os[0].FreePhysicalMemory)/1024 SwapTotal = int(pfu[0].AllocatedBaseSize) print '\t' + "SwapTotal :" + '\t' + str(SwapTotal) + "M" #tmpdict["SwapFree"] = int(pfu[0].AllocatedBaseSize - pfu[0].CurrentUsage) def get_disk_info(os): """ 获取物理磁盘信息。 """ print print "disk_info:" if os == "Windows": tmplist = [] c = wmi.WMI () for physical_disk in c.Win32_DiskDrive(): if physical_disk.Size: print '\t' + str(physical_disk.Caption) + ' :\t' + str(long(physical_disk.Size)/1024/1024/1024) + "G" def get_cpu_info(os): """ 获取CPU信息。 """ print print "cpu_info:" if os == "Windows": tmpdict = {} tmpdict["CpuCores"] = 0 c = wmi.WMI () for cpu in c.Win32_Processor(): tmpdict["CpuType"] = cpu.Name try: tmpdict["CpuCores"] = cpu.NumberOfCores except: tmpdict["CpuCores"] += 1 tmpdict["CpuClock"] = cpu.MaxClockSpeed print '\t' + 'CpuType :\t' + str(tmpdict["CpuType"]) print '\t' + 'CpuCores :\t' + str(tmpdict["CpuCores"]) def get_network_info(os): """ 获取网卡信息和当前TCP连接数。 """ print print "network_info:" if os == "Windows": tmplist = [] c = wmi.WMI () for interface in c.Win32_NetworkAdapterConfiguration (IPEnabled=1): tmpdict = {} tmpdict["Description"] = interface.Description tmpdict["IPAddress"] = interface.IPAddress[0] tmpdict["IPSubnet"] = interface.IPSubnet[0] tmpdict["MAC"] = interface.MACAddress tmplist.append(tmpdict) for i in tmplist: print '\t' + i["Description"] print '\t' + '\t' + "MAC :" + '\t' + i["MAC"] print '\t' + '\t' + "IPAddress :" + '\t' + i["IPAddress"] print '\t' + '\t' + "IPSubnet :" + '\t' + i["IPSubnet"] for interfacePerfTCP in c.Win32_PerfRawData_Tcpip_TCPv4(): print '\t' + 'TCP Connect :\t' + str(interfacePerfTCP.ConnectionsEstablished) if __name__ == "__main__": os = platform.system() get_system_info(os) get_memory_info(os) get_disk_info(os) get_cpu_info(os) get_network_info(os)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
