Linux下使用python调用top命令获得CPU利用率
本文定位:想通过python调用top命令获取cpu使用率但暂时没有思路的情况。
如果单纯为了获得cpu的利用率,通过top命令重定向可以轻松实现,命令如下:
top -bi > cpuHistory.log
或
top -bi | tee cpuHistory.log
这个就不解释了,不懂的朋友查询下top的帮助文档。这里要实现的是通过python调用top命令,并获得cpu的利用率信息。
用过popen的朋友很快就能想到类似如下的代码(这个是我第一次写的代码,*_*):
#! /usr/bin/python
import os,time
time2sleep = 1.5
while True:
print os.popen('top -bi -n 1').read().split('\n')[2]
time.sleep(time2sleep)
原理看起来没错,可是跑起来就出问题了:cpu的idle值一直不变!!!
原因在于执行的命令“top -bi -n 1”:单独执行这个命令,你会发现输出结果中cpu的idle值就是一直不变的。
所以不能这样写……
在终端执行“top -bi -n 2”命令,你会发现第二个值每次都在变化,这个就是我们想要结果。
考虑到时间问题,命令这样写会更好:“top -bi -n 2 -d 0.02”
代码如下:
#! /usr/bin/python
'''
File : cpuRate.py
Author : Mike
E-Mail : Mike_Zhang@live.com
'''
import os,time
time2sleep = 2.5
while True:
print int(time.time()),
print os.popen('top -bi -n 2 -d 0.02').read().split('\n\n\n')[1].split('\n')[2]
time.sleep(time2sleep)
执行效果如下:
$ ./cpuRate.py
1328109437 Cpu(s): 10.0%us, 20.0%sy, 0.0%ni, 70.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328109441 Cpu(s): 0.0%us, 16.7%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328109444 Cpu(s): 0.0%us, 16.7%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328109447 Cpu(s): 12.5%us, 12.5%sy, 0.0%ni, 75.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
好,就这些了,希望对你有帮助。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

Redisメモリの急上昇には、データ量が大きすぎる、データ構造の選択、構成の問題(Maxmemory設定が小さすぎるなど)、およびメモリリークが含まれます。ソリューションには、期限切れのデータの削除、圧縮技術の使用、適切な構造の選択、構成パラメーターの調整、コードのメモリリークのチェック、およびメモリ使用量の定期的な監視が含まれます。

スキャンコマンドを使用することにより、ステップに従うことにより、Redisのすべてのキーを繰り返すことができます。最初のカーソルは0に設定されます。Scan0コマンドをループして、結果セットと新しいカーソルを取得します。各結果セットに含まれるキーの数は、カウントオプションで指定できます。次の結果セットを取得するには、スキャンコマンドの最初のパラメーターとして新しいカーソルを使用します。返されたカーソルが0になるまでループを続け、結果がもうないことを示します。

Redisでキー値を表示する方法:Redisコマンドラインツールを使用します:redisデスクトップマネージャーを使用する< key> "keys"タブでキーを見つけ、「value」列を表示し、pythonクライアントを使用します:r.get( 'key')を使用します。
