Python에서 PsUtil을 사용하여 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하는 방법
PSUtil은 실행 중인 프로세스 및 시스템 활용도(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크, 센서)에 대한 정보를 검색하기 위한 크로스 플랫폼 Python 라이브러리입니다.
크로스 플랫폼이며 Linux, Windows 및 macOS에서 실행됩니다.
1. psutil 모듈 설치
먼저 psutil 모듈을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install psutil
2. 시스템 정보 가져오기
psutil.cpu_count() 함수를 사용하여 CPU 수를 가져옵니다.
import psutil print("CPU数量:", psutil.cpu_count(logical=True))
보시다시피 psutil.cpu_count()를 사용합니다. 시스템 수량의 논리적 CPU 수를 가져오는 함수입니다.
다음으로 psutil.cpu_stats() 함수를 사용하여 CPU 통계를 가져올 수 있습니다:
import psutil cpu_stats = psutil.cpu_stats() print("CPU统计信息:", cpu_stats)
3. CPU 정보를 가져옵니다.
psutil.cpu_percent() 함수를 사용하여 CPU 사용량을 가져옵니다.
import psutil print("CPU使用率:", psutil.cpu_percent(interval=1))
보시다시피 psutil.cpu_percent() 함수를 사용하여 CPU 사용량을 얻습니다. 간격 매개변수는 시간 간격을 초 단위로 지정합니다.
다음으로 psutil.cpu_times() 함수를 사용하여 CPU 시간 정보를 가져올 수 있습니다:
import psutil cpu_times = psutil.cpu_times() print("CPU时间信息:", cpu_times)
4. 메모리 정보를 가져옵니다.
psutil.virtual_memory() 함수를 사용하여 메모리 정보를 가져옵니다.
import psutil memory = psutil.virtual_memory() print("内存信息:", memory)
5 . 디스크 정보 가져오기
psutil.disk_partitions() 함수를 사용하여 디스크 파티션 정보를 가져옵니다.
import psutil partitions = psutil.disk_partitions() print("磁盘分区信息:", partitions)
보시다시피 psutil.disk_partitions() 함수를 사용하여 시스템의 디스크 파티션 정보를 가져옵니다.
다음으로 psutil.disk_usage() 함수를 사용하여 디스크 사용량을 얻을 수 있습니다:
import psutil usage = psutil.disk_usage('/') print("磁盘使用情况:", usage)
6. 네트워크 정보 얻기
psutil.net_io_counters() 함수를 사용하여 네트워크 정보를 얻을 수 있습니다:
import psutil net_io_counters = psutil.net_io_counters() print("网络信息:", net_io_counters)
우리는 psutil을 사용합니다. .net_io_counters() 함수는 보내고 받은 바이트 수를 포함한 네트워크 정보를 얻습니다.
7. 센서 정보 얻기
psutil.sensors_temps() 함수를 사용하여 센서 정보 얻기:
import psutil sensors_temperatures = psutil.sensors_temperatures() print("传感器信息:", sensors_temperatures)
보시다시피 psutil.sensors_temps() 함수를 사용하여 시스템에서 센서 정보를 얻습니다.
8. 프로세스 관리를 위해 psutil을 사용하세요
실행 중인 프로세스를 얻으려면 psutil.process_iter() 함수를 사용하세요.
import psutil for process in psutil.process_iter(): print(process.name())
보시다시피 psutil.process_iter() 함수를 사용하여 실행 중인 프로세스를 얻습니다.
프로세스 개체의 다양한 속성을 사용하여 프로세스의 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
psutil.Process() 함수를 사용하여 특정 프로세스에 대한 자세한 정보 얻기:
import psutil process_id = 1234 process = psutil.Process(process_id) print(process.name()) print(process.cpu_percent(interval=1)) print(process.memory_info().rss)
9. 시스템 모니터링을 위해 psutil 사용
psutil을 사용하여 간단한 시스템 모니터링 프로그램 구현:
import time import psutil while True: cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) memory_usage = psutil.virtual_memory().percent disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent network_usage = psutil.net_io_counters().bytes_sent + psutil.net_io_counters().bytes_recv print("CPU使用率:", cpu_usage) print("内存使用率:", memory_usage) print("磁盘使用率:", disk_usage) print("网络使用量:", network_usage) time.sleep(1)
보시다시피, 우리는 psutil을 구현하여 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 간단한 시스템 모니터링 프로그램입니다.
위 내용은 Python에서 PsUtil을 사용하여 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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).

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL Workbench는 구성이 올바른 경우 MariadB에 연결할 수 있습니다. 먼저 커넥터 유형으로 "mariadb"를 선택하십시오. 연결 구성에서 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호 및 데이터베이스를 올바르게 설정하십시오. 연결을 테스트 할 때는 마리아드 브 서비스가 시작되었는지, 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지, 포트 번호가 올바른지, 방화벽이 연결을 허용하는지 및 데이터베이스가 존재하는지 여부를 확인하십시오. 고급 사용에서 연결 풀링 기술을 사용하여 성능을 최적화하십시오. 일반적인 오류에는 불충분 한 권한, 네트워크 연결 문제 등이 포함됩니다. 오류를 디버깅 할 때 오류 정보를 신중하게 분석하고 디버깅 도구를 사용하십시오. 네트워크 구성을 최적화하면 성능이 향상 될 수 있습니다

생산 환경의 경우 성능, 신뢰성, 보안 및 확장 성을 포함한 이유로 서버는 일반적으로 MySQL을 실행해야합니다. 서버에는 일반적으로보다 강력한 하드웨어, 중복 구성 및 엄격한 보안 조치가 있습니다. 소규모 저하 애플리케이션의 경우 MySQL이 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있지만 자원 소비, 보안 위험 및 유지 보수 비용은 신중하게 고려되어야합니다. 신뢰성과 보안을 높이려면 MySQL을 클라우드 또는 기타 서버에 배포해야합니다. 적절한 서버 구성을 선택하려면 응용 프로그램 부하 및 데이터 볼륨을 기반으로 평가가 필요합니다.
