Python获取单个程序CPU使用情况趋势图
本文定位:已将CPU历史数据存盘,等待可视化进行分析,可暂时没有思路。
前面一篇文章(http://www.jb51.net/article/61956.htm)提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘,本文是它的后续。
python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化,比如下面的代码:
import matplotlib.pyplot as plt
list1 = [1,2,3]
list2 = [4,5,9]
plt.plot(list1,list2)
plt.show()
执行效果如下:
上面只是给plot函数传了两个list数据结构,show一下图形就出来了……哈哈,很方便吧!
获取CPU趋势图就用这个了!
可我们现在得到的数据没那么友好,比如我现在有个文件(file.txt),内容如下:
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 7.7%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 76.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 7.7%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 9.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 8.3%us, 8.3%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
其中,第一列为时间,第六列为CPU的idle值。
要从这组数据中得出CPU使用情况趋势图,我们就要做些工作了。
下面是代码,这里提供一个思路,需要的朋友拷回去改一下吧:
#coding:utf-8
'''
File : cpuUsage.py
Author : Mike
E-Mail : Mike_Zhang@live.com
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import string
def getCpuInfData(fileName):
ret = {}
f = open(fileName,"r")
lineList = f.readlines()
for line in lineList:
tmp = line.split()
sz = len(tmp)
t_key = string.atoi(tmp[0]) # 得到key
t_value = 100.001-string.atof(line.split(':')[1].split(',')[3].split('%')[0]) # 得到value
print t_key,t_value
if not ret.has_key(t_key) :
ret[t_key] = []
ret[t_key].append(t_value)
f.close()
return ret
retMap1 = getCpuInfData("file.txt")
# 生成CPU使用情况趋势图
list1 = retMap1.keys()
list1.sort()
list2 = []
for i in list1:list2.append(retMap1[i])
plt.plot(list1,list2)
plt.show()
好,就这些了,希望对你有帮助。

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

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