解密Python监控进程的黑科技：CPU、内存、IO使用率一目了然！

柔情只为你懂 2023-10-14 20:36 5阅读 0赞

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在计算机系统管理和应用性能优化中，监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务。Python作为一种功能强大的编程语言，可以轻松地实现这些监控任务。小编将介绍如何使用Python写一个简单使用的监控进程的CPU、内存和IO使用率的工具。

### 准备工作 ###

啥也不说，先装库：`psutil`是一个跨平台用于获取系统信息（包括进程信息）的流行库；安装命令：

pip install psutil

### 监控CPU使用率 ###

使用`psutil`库可以轻松地监控进程的CPU使用率。以下是一个示例代码，演示了如何监控一个指定进程的CPU使用率：

import psutil
    import os
    import time
    
    def monitor_cpu(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
            print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")
            
    if __name__ == "__main__":
        target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
        monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
        monitor_cpu(target_process_id, monitoring_duration)

通过`cpu_percent()` 获取进程的CPU使用率，然后调整`interval`参数，控制采样时间间隔，再加个循环，就实现了不停获取数据信息的小脚本，自己可以扩展将结果写入文件或者数据库种用来持久化输出了。

### 监控内存使用率 ###

`psutil`库的`memory_info()`方法可以获取进程的内存占用，废话不多说上代码：

import psutil
    import os
    import time
    
    def monitor_memory(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            memory_info = process.memory_info()
            memory_percent = process.memory_percent()
            print(f"内存使用量: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB")
            print(f"内存使用率: {memory_percent:.2f}%")
            time.sleep(1)
           
            
    if __name__ == "__main__":
        target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
        monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
        monitor_memory(target_process_id, monitoring_duration)

其中`rss`属性可以获取实际使用物理内存，`memory_info()` 获取进程的内存信息，简短的代码就实现了内存监控，可以自己适当扩展了。

### 监控IO使用率 ###

`psutil`库的`io_counters()`方法可以监控进程的IO操作，废话不多说，上代码：

import psutil
    import os
    import time
    
    def monitor_io(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            io_counters = process.io_counters()
            print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes}") # 要变成MB，需要除1024/1024
            print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes}")
            time.sleep(1)
            
    if __name__ == "__main__":
        target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
        monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
        monitor_io(target_process_id, monitoring_duration)

`io_counters()`方法返回了进程的IO计数器信息，可以读取和写入的字节数。

### 小工具代码整合 ###

上面3个小函数已经实现了监控我门常规的信息了，现在我们的要求是要同时监控，而不是监控完这个再监控那个，对吧。so 小编使用异步编程来简单带大伙玩一下，完整代码如下：

import asyncio
    import time
    
    import psutil
    
    
    async def monitor_io(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            io_counters = process.io_counters()
            print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes / 1024 / 1024} MB")
            print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes / 1024 / 1024} MB")
            await asyncio.sleep(1)
    
    
    async def monitor_memory(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            memory_info = process.memory_info()
            memory_percent = process.memory_percent()
            print(f"内存使用量: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB")
            print(f"内存使用率: {memory_percent:.2f}%")
            await asyncio.sleep(1)
    
    
    async def monitor_cpu(process_id, duration):
        process = psutil.Process(process_id)
        start_time = time.time()
    
        while time.time() - start_time < duration:
            cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
            print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")
            await asyncio.sleep(1)
    
    
    async def main():
        process_id = int(input("请输入进程ID："))
        duration = int(input("请输入监控时长（秒）："))
    
        tasks = [
            monitor_io(process_id, duration),
            monitor_memory(process_id, duration),
            monitor_cpu(process_id, duration)
        ]
    
        await asyncio.gather(*tasks)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())

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