Python 스크립트 작업으로 Linux에서 시스템 성능 모니터링 및 최적화 실현
Linux에서 시스템 성능 모니터링 및 최적화를 구현하기 위한 Python 스크립트 작업
현재 인터넷 시대에 시스템 성능의 안정성과 최적화는 모든 개발자와 시스템 관리자에게 필수적인 작업입니다. Linux 시스템에서 Python은 간단하고 배우기 쉬운 스크립팅 언어로서 시스템 성능 모니터링 및 최적화에 널리 사용됩니다.
이 기사에서는 Python 스크립트를 사용하여 Linux 시스템에서 시스템 성능을 모니터링, 분석 및 최적화하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1. 시스템 성능 모니터링
시스템 성능 모니터링은 다양한 부하 하에서 시스템의 작동 상태를 이해하고 가능한 성능 병목 현상을 신속하게 발견하는 중요한 수단입니다. Python은 시스템 성능 모니터링을 구현하기 위한 풍부한 라이브러리와 도구를 제공합니다. 아래에서는 시스템 성능 모니터링을 위해 Python 스크립트를 사용하는 방법을 소개하기 위해 일반적으로 사용되는 몇 가지 모니터링 지표를 예로 들겠습니다.
- CPU 사용률
CPU 사용률은 시스템 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나입니다. psutil 라이브러리를 사용하여 현재 CPU 사용률을 얻을 수 있고, matplotlib 라이브러리를 사용하여 CPU 사용률 변화 곡선을 실시간으로 그릴 수 있습니다.
import psutil import matplotlib.pyplot as plt def get_cpu_usage(): return psutil.cpu_percent() def plot_cpu_usage(): plt.axis([0, 100, 0, 1]) plt.ion() while True: cpu_usage = get_cpu_usage() plt.scatter(cpu_usage, 0.5, c='r') plt.pause(1) plt.clf() if __name__ == '__main__': plot_cpu_usage()
- 메모리 활용도
메모리 활용도는 시스템 성능 모니터링의 또 다른 핵심 지표입니다. psutil 라이브러리를 사용하여 현재 메모리 사용률을 얻고, matplotlib 라이브러리를 사용하여 메모리 사용률 변화 곡선을 실시간으로 그릴 수 있습니다.
import psutil import matplotlib.pyplot as plt def get_memory_usage(): return psutil.virtual_memory().percent def plot_memory_usage(): plt.axis([0, 100, 0, 1]) plt.ion() while True: memory_usage = get_memory_usage() plt.scatter(memory_usage, 0.5, c='b') plt.pause(1) plt.clf() if __name__ == '__main__': plot_memory_usage()
- 네트워크 트래픽
네트워크 트래픽 모니터링은 시스템 성능 모니터링의 중요한 링크 중 하나입니다. psutil 라이브러리를 사용하여 현재 네트워크 트래픽 상황을 얻을 수 있고, matplotlib 라이브러리를 사용하여 네트워크 트래픽 변화 곡선을 실시간으로 그릴 수 있습니다.
import psutil import matplotlib.pyplot as plt def get_network_usage(): io_counters = psutil.net_io_counters() return io_counters.bytes_sent, io_counters.bytes_recv def plot_network_usage(): plt.axis([0, 10, 0, 1]) plt.ion() while True: bytes_sent, bytes_recv = get_network_usage() plt.scatter(bytes_sent, 0.5, c='g') plt.scatter(bytes_recv, 0.5, c='y') plt.pause(1) plt.clf() if __name__ == '__main__': plot_network_usage()
2. 시스템 성능 최적화
시스템 성능 최적화는 시스템 구성을 조정하고 코드를 최적화하여 시스템 성능을 향상시키는 행위입니다. Python 스크립트는 Linux 시스템에서 시스템 성능 최적화 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 아래에서는 Python 스크립트를 사용하여 시스템 성능을 최적화하는 방법을 소개하는 몇 가지 일반적인 최적화 방법을 설명합니다.
- CPU 활용 최적화
CPU 스케줄링 전략을 조정하여 CPU 활용을 최적화합니다. Python 스크립트를 사용하여 Linux 시스템의 /proc/sys/kernel/sched_*
관련 매개변수를 수정할 수 있습니다. /proc/sys/kernel/sched_*
相关参数。
def optimize_cpu_usage(): with open('/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first', 'w') as f: f.write('1') with open('/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first', 'r') as f: print(f.read()) if __name__ == '__main__': optimize_cpu_usage()
- 内存利用率优化
通过调整进程内存分配的策略来优化内存利用率,可以使用Python脚本修改Linux系统的/proc/sys/vm/swappiness
相关参数。
def optimize_memory_usage(): with open('/proc/sys/vm/swappiness', 'w') as f: f.write('10') with open('/proc/sys/vm/swappiness', 'r') as f: print(f.read()) if __name__ == '__main__': optimize_memory_usage()
- 网络流量优化
通过调整网络传输协议和配置来优化网络流量,可以使用Python脚本修改Linux系统的/proc/sys/net/*
def optimize_network_usage(): with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'w') as f: f.write('bic') with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'r') as f: print(f.read()) if __name__ == '__main__': optimize_network_usage()
/proc/sys/vm/swappiness
관련 매개변수를 수정할 수 있습니다. . 🎜rrreee🎜🎜네트워크 트래픽 최적화🎜🎜🎜네트워크 전송 프로토콜 및 구성을 조정하여 네트워크 트래픽을 최적화합니다. Python 스크립트를 사용하여 Linux 시스템의 /proc/sys/net/*
관련 매개변수를 수정할 수 있습니다. 🎜아아아아위 내용은 Python 스크립트 작업으로 Linux에서 시스템 성능 모니터링 및 최적화 실현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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.

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.

메모장은 Java 코드를 직접 실행할 수는 없지만 다른 도구를 사용하여 명령 줄 컴파일러 (Javac)를 사용하여 Bytecode 파일 (filename.class)을 생성하면 달성 할 수 있습니다. Java Interpreter (Java)를 사용하여 바이트 코드를 해석하고 코드를 실행하고 결과를 출력하십시오.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.

git 저장소 주소를 보려면 다음 단계를 수행하십시오. 1. 명령 줄을 열고 리포지토리 디렉토리로 이동하십시오. 2. "git remote -v"명령을 실행하십시오. 3. 출력 및 해당 주소에서 저장소 이름을 봅니다.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.
