Jadual Kandungan
引言
示范代码
输出结果示范图
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Python监控进程性能数据并绘图保存为PDF文档

Python监控进程性能数据并绘图保存为PDF文档

Jun 06, 2016 am 11:14 AM
prestasi dokumen proses

引言

利用psutil模块(https://pypi.python.org/pypi/psutil/),能够非常方便的监控系统的CPU、内存、磁盘IO、网络带宽等性能参数,以下是否代码为监控某个特定程序的CPU资源消耗,打印监控数据,最终绘图显示,并且保存为指定的 PDF 文档备份。

示范代码

 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Copyright (C)  2015 By Thomas Hu.  All rights reserved.

@author : Thomas Hu (thomashtq#163.com)
@version: 1.0
@created: 2015-7-14
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import psutil as ps
import os
import time
import random
import collections
import argparse

class ProcessMonitor(object):
    def __init__(self, key_name, fields, duration, interval):
        self.key_name = key_name
        self.fields = fields
        self.duration = float(duration)
        self.inveral = float(interval)

        self.CPU_COUNT = ps.cpu_count()
        self.MEM_TOTAL = ps.virtual_memory().total / (1024 * 1024)
        self.procinfo_dict = collections.defaultdict(dict)


    def _get_proc_info(self, pid):
        try:
            proc = ps.Process(pid)
            name = proc.name()
            # If not contains the key word, return None
            if name.find(self.key_name) == -1:
                return None
            pinfo = {
                    "name": name,
                    "pid" : pid,
                    }
            # If the field is correct, add it to the process information dictionary.
            for field in self.fields:
                if hasattr(proc, field):
                    if field == "cpu_percent":
                        pinfo[field] = getattr(proc, field)(interval = 0.1) / self.CPU_COUNT
                    elif field == "memory_percent":
                        pinfo[field] = getattr(proc, field)() * self.MEM_TOTAL / 100
                    else:
                        pinfo[field] = getattr(proc, field)()
            if pid not in self.procinfo_dict:
                self.procinfo_dict[pid] = collections.defaultdict(list)
                self.procinfo_dict[pid]["name"] = name
            for field in self.fields:
                self.procinfo_dict[pid][field].append(pinfo.get(field, 0))
            print(pinfo)
            return pinfo
        except:
            pass
        return None

    def monitor_processes(self):
        start = time.time()
        while time.time() - start < self.duration:
            try:
                pids = ps.pids()
                for pid in pids:
                    self._get_proc_info(pid)
            except KeyboardInterrupt:
                print("Killed by user keyboard interrupted!")
                return

    def _get_color(self):
        color = "#"
        for i in range(3):
            a = hex(random.randint(0, 255))[2:]
            if len(a) == 1:
                a = "0" + a
            color += a
        return color.upper()

    def draw_figure(self, field, pdf):
        # Draw each pid line
        for pid in self.procinfo_dict:
            x = range(len(self.procinfo_dict[pid][field]))
            #print x, self.procinfo_dict[pid][field]
            plt.plot(x, self.procinfo_dict[pid][field], label = "pid" + str(pid), color = self._get_color())
        plt.xlabel(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
        plt.ylabel(field.upper())
        plt.title(field + " Figure")
        plt.legend(loc = "upper left")
        plt.grid(True)
        plt.savefig(pdf, dpi = 200)
        plt.show()

def Main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description=&#39;Monitor process CPU and Memory.&#39;)
    parser.add_argument("-k", dest=&#39;key&#39;, type=str, default="producer", 
                   help=&#39;the key word of the processes to be monitored(default is "producer")&#39;)
    parser.add_argument("-d", dest=&#39;duration&#39;, type=int, default=60,
                   help=&#39;duration of the monitor to run(unit: seconds, default is 60)&#39;)
    parser.add_argument(&#39;-i&#39;, dest=&#39;interval&#39;, type=float, default=1.0,
                   help=&#39;interval of the sample(unit: seconds, default is 1.0)&#39;)
    args = parser.parse_args()
    fields = ["cpu_percent", "memory_percent"]
    #print args.key, args.duration, args.interval
    pm = ProcessMonitor(args.key, fields, args.duration, args.interval)
    pm.monitor_processes()
    pm.draw_figure("cpu_percent", "cpu.pdf")
    pm.draw_figure("memory_percent", "mem.pdf")


if __name__ == "__main__":
    Main()
  
    
Salin selepas log masuk

Salin selepas log masuk

 

输出结果示范图

\
 

 

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Prestasi larian tempatan perkhidmatan Embedding melebihi OpenAI Text-Embedding-Ada-002, yang sangat mudah! Prestasi larian tempatan perkhidmatan Embedding melebihi OpenAI Text-Embedding-Ada-002, yang sangat mudah! Apr 15, 2024 am 09:01 AM

Ollama ialah alat super praktikal yang membolehkan anda menjalankan model sumber terbuka dengan mudah seperti Llama2, Mistral dan Gemma secara tempatan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Ollama untuk mengvektorkan teks. Jika anda belum memasang Ollama secara tempatan, anda boleh membaca artikel ini. Dalam artikel ini kita akan menggunakan model nomic-embed-text[2]. Ia ialah pengekod teks yang mengatasi prestasi OpenAI text-embedding-ada-002 dan text-embedding-3-small pada konteks pendek dan tugas konteks panjang. Mulakan perkhidmatan nomic-embed-text apabila anda telah berjaya memasang o

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza Jun 05, 2024 pm 07:14 PM

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Pembalikan nilai kunci tatasusunan PHP: analisis perbandingan prestasi kaedah yang berbeza Pembalikan nilai kunci tatasusunan PHP: analisis perbandingan prestasi kaedah yang berbeza May 03, 2024 pm 09:03 PM

Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++? Jun 05, 2024 pm 02:04 PM

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Bagaimana untuk melihat dokumentasi fungsi Golang dalam IDE? Bagaimana untuk melihat dokumentasi fungsi Golang dalam IDE? Apr 18, 2024 pm 03:06 PM

Lihat dokumentasi fungsi Go menggunakan IDE: Tuding kursor pada nama fungsi. Tekan kekunci pintas (GoLand: Ctrl+Q; VSCode: Selepas memasang GoExtensionPack, F1 dan pilih "Go:ShowDocumentation").

Sejauh manakah prestasi fungsi PHP? Sejauh manakah prestasi fungsi PHP? Apr 18, 2024 pm 06:45 PM

Prestasi fungsi PHP yang berbeza adalah penting untuk kecekapan aplikasi. Fungsi dengan prestasi yang lebih baik termasuk gema dan cetakan, manakala fungsi seperti str_replace, array_merge dan file_get_contents mempunyai prestasi yang lebih perlahan. Sebagai contoh, fungsi str_replace digunakan untuk menggantikan rentetan dan mempunyai prestasi sederhana, manakala fungsi sprintf digunakan untuk memformat rentetan. Analisis prestasi menunjukkan bahawa ia hanya mengambil masa 0.05 milisaat untuk melaksanakan satu contoh, membuktikan bahawa fungsi berfungsi dengan baik. Oleh itu, menggunakan fungsi dengan bijak boleh membawa kepada aplikasi yang lebih pantas dan cekap.

Apakah kesan prestasi menukar tatasusunan PHP kepada objek? Apakah kesan prestasi menukar tatasusunan PHP kepada objek? Apr 30, 2024 am 08:39 AM

Dalam PHP, penukaran tatasusunan kepada objek akan memberi kesan pada prestasi, yang dipengaruhi terutamanya oleh faktor seperti saiz tatasusunan, kerumitan dan kelas objek. Untuk mengoptimumkan prestasi, pertimbangkan untuk menggunakan iterator tersuai, mengelakkan penukaran yang tidak perlu, tatasusunan penukaran kelompok dan teknik lain.

Apakah pertimbangan prestasi untuk fungsi statik C++? Apakah pertimbangan prestasi untuk fungsi statik C++? Apr 16, 2024 am 10:51 AM

Pertimbangan prestasi fungsi statik adalah seperti berikut: Saiz kod: Fungsi statik biasanya lebih kecil kerana ia tidak mengandungi pembolehubah ahli. Pendudukan memori: tidak tergolong dalam mana-mana objek tertentu dan tidak menduduki memori objek. Panggilan overhed: lebih rendah, tidak perlu memanggil melalui penunjuk objek atau rujukan. Selamat berbilang benang: Secara umumnya selamat untuk benang kerana tiada pergantungan pada kejadian kelas.

See all articles