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Wie erhält man die aktuelle CPU und RAM Verwendung in Python?

Wie wird der aktuelle Systemstatus (aktuelle CPU, RAM, freier Festplattenspeicher usw.) in Python bevorzugt? Bonuspunkte für * Nix- und Windows-Plattformen.

Es scheint einige Möglichkeiten zu geben, das aus meiner Suche zu extrahieren:

  1. Verwendung einer Bibliothek wie PSI (die derzeit nicht aktiv entwickelt und auf mehreren Plattformen nicht unterstützt wird) oder etwas wie pystatgrab (wieder keine Aktivität seit 2007 und keine Unterstützung für Windows).

  2. Verwenden von plattformspezifischem Code, z. B. os.popen("ps") oder ähnliches für die * nix-Systeme und MEMORYSTATUS in ctypes.windll.kernel32 (siehe dieses Rezept auf ActiveState ) für die Windows-Plattform. Man könnte eine Python-Klasse mit all diesen Code-Snippets zusammenstellen.

Es ist nicht so, dass diese Methoden schlecht sind, aber gibt es bereits eine gut unterstützte Multiplattform-Methode, um dasselbe zu tun?

246
lpfavreau

Die psutil-Bibliothek gibt Ihnen Systeminformationen (CPU/Speicherauslastung) auf verschiedenen Plattformen:

psutil ist ein Modul, das eine Schnittstelle zum Abrufen von Informationen zu laufenden Prozessen und zur Systemnutzung (CPU, Arbeitsspeicher) auf tragbare Weise mithilfe von Python bereitstellt. Dabei werden viele Funktionen implementiert, die von Tools wie ps, top und Windows Task Manager bereitgestellt werden.

Derzeit werden Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD und NetBSD (beide 32-Bit- und 64-Bit-Architekturen) mit Python-Versionen von 2.6 bis 3.5 unterstützt (Benutzer von Python 2.4 und 2.5 verwenden möglicherweise die Version 2.1.3).


UPDATE: Hier einige Beispiele für psutil:

#!/usr/bin/env python
import psutil
# gives a single float value
psutil.cpu_percent()
# gives an object with many fields
psutil.virtual_memory()
# you can convert that object to a dictionary 
dict(psutil.virtual_memory()._asdict())
303
Jon Cage

Verwenden Sie die Bibliothek psutil . Auf Ubuntu 18.04 installierte pip ab dem 30.01.2010 5.5.0 (neueste Version). Ältere Versionen verhalten sich möglicherweise etwas anders. Sie können Ihre Version von psutil in Python überprüfen:

from __future__ import print_function  # for Python2
import psutil
print(psutil.__versi‌​on__)

So erhalten Sie Speicher- und CPU-Werte:

from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory())  # physical memory usage
print('memory % used:', psutil.virtual_memory()[2])

Der virtual_memory (Tuple) enthält systemweit den prozentualen Speicherplatz. Dies schien auf Ubuntu 18.04 für mich um ein paar Prozent zu überschätzen.

Sie können auch den Speicher abrufen, der von der aktuellen Python-Instanz verwendet wird:

import os
import psutil
pid = os.getpid()
py = psutil.Process(pid)
memoryUse = py.memory_info()[0]/2.**30  # memory use in GB...I think
print('memory use:', memoryUse)

dies gibt den aktuellen Speicherplatz Ihres Python-Skripts an.

Auf der pypi-Seite für psutil finden Sie einige ausführlichere Beispiele.

48
wordsforthewise

Nachfolgende Codes, ohne externe Bibliotheken, funktionierten für mich. Ich habe bei Python 2.7.9 getestet

CPU auslastung

import os

    CPU_Pct=str(round(float(os.popen('''grep 'cpu ' /proc/stat | awk '{usage=($2+$4)*100/($2+$4+$5)} END {print usage }' ''').readline()),2))

    #print results
    print("CPU Usage = " + CPU_Pct)

Und Ram Verwendung, Gesamt, Verwendet und Frei

import os
mem=str(os.popen('free -t -m').readlines())
"""
Get a whole line of memory output, it will be something like below
['             total       used       free     shared    buffers     cached\n', 
'Mem:           925        591        334         14         30        355\n', 
'-/+ buffers/cache:        205        719\n', 
'Swap:           99          0         99\n', 
'Total:        1025        591        434\n']
 So, we need total memory, usage and free memory.
 We should find the index of capital T which is unique at this string
"""
T_ind=mem.index('T')
"""
Than, we can recreate the string with this information. After T we have,
"Total:        " which has 14 characters, so we can start from index of T +14
and last 4 characters are also not necessary.
We can create a new sub-string using this information
"""
mem_G=mem[T_ind+14:-4]
"""
The result will be like
1025        603        422
we need to find first index of the first space, and we can start our substring
from from 0 to this index number, this will give us the string of total memory
"""
S1_ind=mem_G.index(' ')
mem_T=mem_G[0:S1_ind]
"""
Similarly we will create a new sub-string, which will start at the second value. 
The resulting string will be like
603        422
Again, we should find the index of first space and than the 
take the Used Memory and Free memory.
"""
mem_G1=mem_G[S1_ind+8:]
S2_ind=mem_G1.index(' ')
mem_U=mem_G1[0:S2_ind]

mem_F=mem_G1[S2_ind+8:]
print 'Summary = ' + mem_G
print 'Total Memory = ' + mem_T +' MB'
print 'Used Memory = ' + mem_U +' MB'
print 'Free Memory = ' + mem_F +' MB'
19
CodeGench

Einzeiler für die Verwendung von RAM mit nur stdlib-Abhängigkeit:

import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])
18
Hrabal

Hier ist etwas, das ich vor einiger Zeit zusammengebaut habe, es sind nur Fenster, aber es kann Ihnen helfen, einen Teil des benötigten Ergebnisses zu erhalten.

Abgeleitet von: "Für sys available mem" http://msdn2.Microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

"Einzelne Prozessinformationen und Beispiele für Python-Skripte" http://www.Microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

HINWEIS: Die WMI-Schnittstelle/der WMI-Prozess steht auch für ähnliche Aufgaben zur Verfügung Ich verwende es hier nicht, weil die aktuelle Methode meine Bedürfnisse abdeckt. Wenn es jedoch eines Tages erforderlich ist, dies zu erweitern oder zu verbessern, möchten Sie möglicherweise die verfügbaren WMI-Tools prüfen.

WMI für Python:

http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html

Der Code:

'''
Monitor window processes

derived from:
>for sys available mem
http://msdn2.Microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

> individual process information and python script examples
http://www.Microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

NOTE: the WMI interface/process is also available for performing similar tasks
        I'm not using it here because the current method covers my needs, but if someday it's needed
        to extend or improve this module, then may want to investigate the WMI tools available.
        WMI for python:
        http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html
'''

__revision__ = 3

import win32com.client
from ctypes import *
from ctypes.wintypes import *
import pythoncom
import pywintypes
import datetime


class MEMORYSTATUS(Structure):
    _fields_ = [
                ('dwLength', DWORD),
                ('dwMemoryLoad', DWORD),
                ('dwTotalPhys', DWORD),
                ('dwAvailPhys', DWORD),
                ('dwTotalPageFile', DWORD),
                ('dwAvailPageFile', DWORD),
                ('dwTotalVirtual', DWORD),
                ('dwAvailVirtual', DWORD),
                ]


def winmem():
    x = MEMORYSTATUS() # create the structure
    windll.kernel32.GlobalMemoryStatus(byref(x)) # from cytypes.wintypes
    return x    


class process_stats:
    '''process_stats is able to provide counters of (all?) the items available in perfmon.
    Refer to the self.supported_types keys for the currently supported 'Performance Objects'

    To add logging support for other data you can derive the necessary data from perfmon:
    ---------
    perfmon can be run from windows 'run' menu by entering 'perfmon' and enter.
    Clicking on the '+' will open the 'add counters' menu,
    From the 'Add Counters' dialog, the 'Performance object' is the self.support_types key.
    --> Where spaces are removed and symbols are entered as text (Ex. # == Number, % == Percent)
    For the items you wish to log add the proper attribute name in the list in the self.supported_types dictionary,
    keyed by the 'Performance Object' name as mentioned above.
    ---------

    NOTE: The 'NETFramework_NETCLRMemory' key does not seem to log dotnet 2.0 properly.

    Initially the python implementation was derived from:
    http://www.Microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true
    '''
    def __init__(self,process_name_list=[],perf_object_list=[],filter_list=[]):
        '''process_names_list == the list of all processes to log (if empty log all)
        perf_object_list == list of process counters to log
        filter_list == list of text to filter
        print_results == boolean, output to stdout
        '''
        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread

        self.process_name_list = process_name_list
        self.perf_object_list = perf_object_list
        self.filter_list = filter_list

        self.win32_perf_base = 'Win32_PerfFormattedData_'

        # Define new datatypes here!
        self.supported_types = {
                                    'NETFramework_NETCLRMemory':    [
                                                                        'Name',
                                                                        'NumberTotalCommittedBytes',
                                                                        'NumberTotalReservedBytes',
                                                                        'NumberInducedGC',    
                                                                        'NumberGen0Collections',
                                                                        'NumberGen1Collections',
                                                                        'NumberGen2Collections',
                                                                        'PromotedMemoryFromGen0',
                                                                        'PromotedMemoryFromGen1',
                                                                        'PercentTimeInGC',
                                                                        'LargeObjectHeapSize'
                                                                     ],

                                    'PerfProc_Process':              [
                                                                          'Name',
                                                                          'PrivateBytes',
                                                                          'ElapsedTime',
                                                                          'IDProcess',# pid
                                                                          'Caption',
                                                                          'CreatingProcessID',
                                                                          'Description',
                                                                          'IODataBytesPersec',
                                                                          'IODataOperationsPersec',
                                                                          'IOOtherBytesPersec',
                                                                          'IOOtherOperationsPersec',
                                                                          'IOReadBytesPersec',
                                                                          'IOReadOperationsPersec',
                                                                          'IOWriteBytesPersec',
                                                                          'IOWriteOperationsPersec'     
                                                                      ]
                                }

    def get_pid_stats(self, pid):
        this_proc_dict = {}

        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
        if not self.perf_object_list:
            perf_object_list = self.supported_types.keys()

        for counter_type in perf_object_list:
            strComputer = "."
            objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
            objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")

            query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
            colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread        

            if len(colItems) > 0:        
                for objItem in colItems:
                    if hasattr(objItem, 'IDProcess') and pid == objItem.IDProcess:

                            for attribute in self.supported_types[counter_type]:
                                eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
                                this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)

                            this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
                            break

        return this_proc_dict      


    def get_stats(self):
        '''
        Show process stats for all processes in given list, if none given return all processes   
        If filter list is defined return only the items that match or contained in the list
        Returns a list of result dictionaries
        '''    
        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
        proc_results_list = []
        if not self.perf_object_list:
            perf_object_list = self.supported_types.keys()

        for counter_type in perf_object_list:
            strComputer = "."
            objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
            objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")

            query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
            colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread

            try:  
                if len(colItems) > 0:
                    for objItem in colItems:
                        found_flag = False
                        this_proc_dict = {}

                        if not self.process_name_list:
                            found_flag = True
                        else:
                            # Check if process name is in the process name list, allow print if it is
                            for proc_name in self.process_name_list:
                                obj_name = objItem.Name
                                if proc_name.lower() in obj_name.lower(): # will log if contains name
                                    found_flag = True
                                    break

                        if found_flag:
                            for attribute in self.supported_types[counter_type]:
                                eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
                                this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)

                            this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
                            proc_results_list.append(this_proc_dict)

            except pywintypes.com_error, err_msg:
                # Ignore and continue (proc_mem_logger calls this function once per second)
                continue
        return proc_results_list     


def get_sys_stats():
    ''' Returns a dictionary of the system stats'''
    pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
    x = winmem()

    sys_dict = { 
                    'dwAvailPhys': x.dwAvailPhys,
                    'dwAvailVirtual':x.dwAvailVirtual
                }
    return sys_dict


if __== '__main__':
    # This area used for testing only
    sys_dict = get_sys_stats()

    stats_processor = process_stats(process_name_list=['process2watch'],perf_object_list=[],filter_list=[])
    proc_results = stats_processor.get_stats()

    for result_dict in proc_results:
        print result_dict

    import os
    this_pid = os.getpid()
    this_proc_results = stats_processor.get_pid_stats(this_pid)

    print 'this proc results:'
    print this_proc_results

http://monkut.webfactional.com/blog/archive/2009/1/21/windows-process-memory-logging-python

10
monkut

"... aktueller Systemstatus (aktuelle CPU, RAM, freier Speicherplatz usw.)" Und "* nix- und Windows-Plattformen" können eine schwierige Kombination sein.

Die Betriebssysteme unterscheiden sich grundlegend in der Verwaltung dieser Ressourcen. Tatsächlich unterscheiden sie sich in Kernkonzepten, wie z. B. das Festlegen, was als System zählt und was als Anwendungszeit gilt.

"Freier Speicherplatz"? Was zählt als "Festplattenspeicher"? Alle Partitionen aller Geräte? Was ist mit Fremdpartitionen in einer Multi-Boot-Umgebung?

Ich glaube nicht, dass zwischen Windows und * nix ein eindeutiger Konsens besteht, der dies ermöglicht. In der Tat besteht möglicherweise nicht einmal ein Konsens zwischen den verschiedenen Betriebssystemen, die als Windows bezeichnet werden. Gibt es eine einzige Windows-API, die sowohl für XP als auch für Vista funktioniert?

3
S.Lott

Ich habe das Gefühl, dass diese Antworten für Python 2 geschrieben wurden, und in keinem Fall wurde das Standardpaket " resource " erwähnt, das für Python 3 verfügbar ist. Es enthält Befehle zum Abrufen der Ressource limits eines bestimmten Prozesses ( der aufrufende Python-Prozess standardmäßig). Dies ist nicht gleichbedeutend mit dem Abrufen der aktuellen usage von Ressourcen durch das System insgesamt, es könnte jedoch einige der gleichen Probleme lösen, z. "Ich möchte sicherstellen, dass ich mit diesem Skript nur X RAM viel nutze."

3
anoneemus

Wir haben uns dafür entschieden, eine gewöhnliche Informationsquelle zu verwenden, da wir sofortige Schwankungen im freien Speicher feststellen konnten und das Abfragen der meminfo - Datenquelle hilfreich war. Dies hat uns auch dabei geholfen, ein paar weitere verwandte Parameter zu erhalten, die vorab analysiert wurden.

Code

import os
....
memory_usage = os.popen("cat /proc/meminfo").read()

Ausgabe als Referenz (zur weiteren Analyse wurden alle Zeilenumbrüche entfernt)

MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB MemAvailable: 646364 kB Puffer: 15144 kB Cached: 210720 kB SwapCached: 0 kB aktiv: 261476 kB Inaktiv: 128888 kB Aktiv (anon): 167092 kB Inaktiv (anon): 20888 kB Aktiv (Datei): 94384 kB Inaktiv (Datei): 108000 kB Nicht zuordenbar: 3652 kB Mlocked: 3652 kB SwapGesamt: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 0 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 168160 kB Mapped: 81352 kB Shmem: 21060 kB Slab: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB SUnreclaim: 16448 kB KernelStack: 2672 kB Seitentabellen: 8180 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 507248 kB Committed_AS: 1038756 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaGesamt: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M: 1005568 kB

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Rahul

Dieses Skript für die CPU-Nutzung:

import os

def get_cpu_load():
    """ Returns a list CPU Loads"""
    result = []
    cmd = "WMIC CPU GET LoadPercentage "
    response = os.popen(cmd + ' 2>&1','r').read().strip().split("\r\n")
    for load in response[1:]:
       result.append(int(load))
    return result

if __== '__main__':
    print get_cpu_load()
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Subhash
  • Verwenden Sie für CPU-Details die Bibliothek psutil

    https://psutil.readthedocs.io/en/latest/#cp

  • Verwenden Sie für RAM Frequenz (in MHz) die eingebaute Linux-Bibliothek dmidecode und manipulieren Sie den Ausgang ein wenig;). Für diesen Befehl ist eine Root-Berechtigung erforderlich. Geben Sie daher auch Ihr Kennwort ein. Kopieren Sie einfach den folgenden Befehl und ersetzen Sie mein Passwort durch Ihr Passwort

import os

os.system("echo mypass | Sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2")

------------------- Ausgabe ---------------------------
1600 MT/s
Unbekannt
1600 MT/s
Unbekannt 0

  • genauer
    [i for i in os.popen("echo mypass | Sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2").read().split(' ') if i.isdigit()]

-------------------------- Ausgabe ----------------------- -
['1600', '1600']

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Saptarshi Ghosh

Basierend auf dem CPU-Nutzungscode von @Hrabal verwende ich Folgendes:

from subprocess import Popen, PIPE

def get_cpu_usage():
    ''' Get CPU usage on Linux by reading /proc/stat '''

    sub = Popen(('grep', 'cpu', '/proc/stat'), stdout=PIPE, stderr=PIPE)
    top_vals = [int(val) for val in sub.communicate()[0].split('\n')[0].split[1:5]]

    return (top_vals[0] + top_vals[2]) * 100. /(top_vals[0] + top_vals[2] + top_vals[3])
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Jay

Sie können psutil oder psmem mit dem Subprozess Beispielcode verwenden 

import subprocess
cmd =   subprocess.Popen(['Sudo','./ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) 
out,error = cmd.communicate() 
memory = out.splitlines()

Referenz http://techarena51.com/index.php/how-to-install-python-3-and-flask-on-linux/

https://github.com/Leo-g/python-flask-cmd

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LeoG