Python での psutil ライブラリの使用の概要 (詳細)
この記事では、Python での psutil ライブラリの使用方法について詳しく説明します。これには一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。
はじめに
psutil は、システム上で実行されているプロセスとシステム使用率を簡単に取得できます。
インポート モジュール
import psutils
システム パフォーマンス情報の取得
CPU 情報
cpu_times() メソッドの使用CPU に関する完全な情報を取得する:
>>> psutil.cpu_times()
ユーザーの CPU 時間比率などの個別データを取得する:
>>> psutil.cpu_times().user
CPU の数を取得する:
>>> psutil.cpu_count() # 默认logical=True,获取逻辑个数 >>> psutil.cpu_count(logical=False) # 获取CPU的物理个数
Memory情報
物理メモリの合計サイズと使用済みメモリの取得:
>>> mem = psutil.virtual_memory() >>> mem # 显示所有的参数 >>> mem.total # 总内存 >>> mem.used # 已使用内存 >>> mem.free # 获取空闲内存数 >>> psutil.swap_memory() # 获取SWAP分区信息
ディスク情報
完全なディスク情報の取得:
>>> psutil.disk_partitions()
パーティションの使用状況の取得:
>>> psutil.disk_usage('C:/') # 里面参数为所在磁盘分区
ハードディスクの合計 IO 数の取得:
>>> psutil.disk_io_counters() >>> psutil.disk_io_counters(perdisk=True) # 获取单个分区的IO个数
ネットワーク情報
合計の取得ネットワーク IO 情報 :
>>> psutil.net_io_counters() >>> psutil.net_io_counters(pernic=True) # 输出单个网络接口的IO信息
その他のシステム情報
現在システムにログインしているユーザー情報を返す:
>>> psutil.users()
起動時間を取得する:
>>> psutil.boot_time() # 以Linux时间戳格式返回 # 如果想要转换成自然时间格式: >>> datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
プロセス管理
プロセス情報
すべてのプロセス PID のリスト
>>> psutil.pids()
プロセス オブジェクトのインスタンス化
>>> p = psutil.Process(716) >>> p.name() # 进程名 >>> p.exe() # 进程bin路径 >>> p.cwd() # 进程工作目录的绝对路径 >>> p.status() # 进程状态 >>> p.create_time() # 进程创建时间 >>> p.uids() # 进程uid信息 >>> p.gids() # 进程gid信息 >>> p.cpu_times() # 进程CPU时间信息 >>> p.cpu_affinity() # get进程的亲和度 >>> p.memory_percent() # 进程内存使用率 >>> p.num_threads() # 进程开启的线程数
使用法Popen クラス
Popen クラスは、ユーザーが開始したアプリケーションのプロセス情報を取得できます。
rreeee以上がPython での psutil ライブラリの使用の概要 (詳細)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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。

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。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

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。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
