python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法
本文实例讲述了python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
# -*- coding: utf-8 -*- #import ######################################################################## import os, sys import time import wmi ######################################################################## #function ######################################################################## def get_disk_info(): """ 获取物理磁盘信息。 """ tmplist = [] c = wmi.WMI () for physical_disk in c.Win32_DiskDrive (): tmpdict = {} tmpdict["Caption"] = physical_disk.Caption tmpdict["Size"] = long(physical_disk.Size)/1024/1024/1024 tmplist.append(tmpdict) return tmplist def get_fs_info() : """ 获取文件系统信息。 包含分区的大小、已用量、可用量、使用率、挂载点信息。 """ tmplist = [] c = wmi.WMI () for physical_disk in c.Win32_DiskDrive (): for partition in physical_disk.associators ("Win32_DiskDriveToDiskPartition"): for logical_disk in partition.associators ("Win32_LogicalDiskToPartition"): tmpdict = {} tmpdict["Caption"] = logical_disk.Caption tmpdict["DiskTotal"] = long(logical_disk.Size)/1024/1024/1024 tmpdict["UseSpace"] = (long(logical_disk.Size)-long(logical_disk.FreeSpace))/1024/1024/1024 tmpdict["FreeSpace"] = long(logical_disk.FreeSpace)/1024/1024/1024 tmpdict["Percent"] = int(100.0*(long(logical_disk.Size)-long(logical_disk.FreeSpace))/long(logical_disk.Size)) tmplist.append(tmpdict) return tmplist if __name__ == "__main__": disk = get_disk_info() print disk print '--------------------------------------' fs = get_fs_info() print fs
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 전문가는 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 처리해야합니다. 이것은 데이터 관리 및 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 AWS Glue와 Amazon Athena의 두 가지 AWS 서비스가 도움이 될 수 있습니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.
