paramiko 模块 ---Python脚本监控当前系统的CPU、内存、根目录、IP地址等信息

简介: paramiko 模块 ---Python脚本监控当前系统的CPU、内存、根目录、IP地址等信息

需求分析:

监控脚本使用psutil模块来获取:

1、隔一秒钟输出一次信息,运行之后监控10s: import time   ,time.sleep(1)

2、cpu的平均使用率、显示cpu的逻辑核数,

3、显示总内存大小(单位m),使用率

4、磁盘/(根)目录大小(单位m),使用率。

5、显示当前时间:import datatime

6、本机ip是多少,网络使用情况,收发多少m数据

7、将这些使用情况保存到一个文件中。

单位转换:字节(bite)-兆(M)-G(1024)

直接打印输出:

import psutil #是一个功能强大的跨平台的系统管理库
import datetime
import time
def func1():
    # #cpu的逻辑核数
    cpu_core = psutil.cpu_count(logical=False)
    # cpu的使用率
    # time.sleep(1) #睡眠一秒钟
    cup_per = psutil.cpu_percent(interval=1)#每隔1秒刷新一下
    # 内存信息
    memory_info = psutil.virtual_memory()
    # 硬盘信息
    disk_info = psutil.disk_usage("/") #根目录磁盘信息
    # 网络信息
    net_info = psutil.net_io_counters()
    #接收数据
    in_info = net_info.bytes_recv
    #发送数据:
    send_info = net_info.bytes_sent
    #本机ip
    ip_add = psutil.net_if_addrs()
    # print(ip_add)
    ##windows中的ip截取:
    #ip_add1 = ip_add['本地连接* 13'][2][1]
    #Linux中的ip截取
    ip_add1 = ip_add['ens33'][0][1]
    # 获取当前系统时间
    current_time = datetime.datetime.now().strftime("%F %T")  #%F年月日 %T时分秒
#方式一:直接打印输出
    print(f"当前时间为:{current_time}")
    print(f"cpu的逻辑核数为:{cpu_core}")
    print(f"cpu的使用率为:{cup_per}%")
    print(f"总内存大小为:{memory_info.total/1024/1024}M")
    print(f"根目录大小为:{disk_info.total/1024/1024}M")
    # print(f"本机的ip为{ip_add1}")
    print(f"网络使用情况为:接收的数据为:{in_info/1024/1024}M,发送的数据为:{send_info/1024/1024}M")
字节(bite)-兆(M)-G(1024)
start = time.time()
end = time.time()
count = 0
while end - start < 10:
    count += 1
    end = time.time()
    time.sleep(1)
    print(f"第{count}次")
    func1()

设计的界面更加好看完善:

import psutil #是一个功能强大的跨平台的系统管理库
import datetime
import time
def func():
    # cpu的使用率
    cup_per = psutil.cpu_percent(interval=0.5)  # 0.5刷新频率
    time.sleep(1)  # 睡眠一秒钟
    # cpu的逻辑核数
    cpu_core = psutil.cpu_count(logical=False)
    # 内存信息
    memory_info = psutil.virtual_memory()
    # 硬盘信息
    disk_info = psutil.disk_usage("/")  # 根目录磁盘信息
    # 获取当前系统时间
    current_time = datetime.datetime.now().strftime("%F %T")  # %F年月日 %T时分秒
    # 获取网络信息
    network = psutil.net_io_counters()
    # 接收数据
    in_info = network.bytes_recv
    #发送数据:
    send_info = network.bytes_sent
    # 本机ip
    ip_add = psutil.net_if_addrs()
    print(ip_add)
    #windows中的ip截取:
    ip_add1 = ip_add['本地连接* 13'][2][1]
    # #Linux中的ip截取
    # ip_add1 = ip_add['ens33'][0][1]
    # 方式二:拼接显示
    log_str = "|---------------------|----------|---------------|--------------|----------------------------------------|\n"
    log_str += "|---------time--------|---cpu----|-----memory----|-----disk-----|----------------network-----------------|\n"
    log_str += "|                     |   %dcore  |   %.2fM    |  %.2fM   |      ip:%s                 |\n" \
               % (cpu_core, memory_info.total/1024/1024, disk_info.total/1024/1024,  ip_add1)
    log_str += "| %s |   %s%%   |     %s%%     |     %s%%    |      in: %.2fM    out: %.2fM       |\n" \
               % (current_time, cup_per, memory_info.percent, disk_info.percent,in_info/1024/1024,send_info/1024/1024)
    print(log_str)
    # 保存信息到文件
    with open("log.txt", "a+") as f:
        f.write(log_str + "\n\n")  # 写入信息
#方式二:循环
count = 0
for i in range(10):
    count += 1
    print(f"第{count}秒监控到的信息".center(50,"*"))
    func()


相关文章
|
2月前
|
存储 监控 算法
监控电脑屏幕的帧数据检索 Python 语言算法
针对监控电脑屏幕场景,本文提出基于哈希表的帧数据高效检索方案。利用时间戳作键,实现O(1)级查询与去重,结合链式地址法支持多条件检索,并通过Python实现插入、查询、删除操作。测试表明,相较传统列表,检索速度提升80%以上,存储减少15%,具备高实时性与可扩展性,适用于大规模屏幕监控系统。
129 5
|
5月前
|
存储 运维 监控
基于跳表数据结构的局域网上网记录监控时序查询优化算法研究与 Python 实现
本文探讨跳表(Skip List)在局域网上网记录监控中的应用,分析其在快速范围查询、去重与异常检测中的优势,并提供 Python 实现示例,为高效处理海量时序数据提供参考。
99 0
|
4月前
|
缓存 监控 Linux
CentOS系统如何查看当前内存容量。
以上方法都不需要特殊软件或者复杂配置即可执行,在CentOS或其他Linux发行版中都适合运行,并且它们各自透露出不同角度对待问题解答方式:从简单快速到深入详尽;从用户态到核心态;从操作层数到硬件层数;满足不同用户需求与偏好。
350 8
|
11月前
|
监控 算法 安全
深度洞察内网监控电脑:基于Python的流量分析算法
在当今数字化环境中,内网监控电脑作为“守城卫士”,通过流量分析算法确保内网安全、稳定运行。基于Python的流量分析算法,利用`scapy`等工具捕获和解析数据包,提取关键信息,区分正常与异常流量。结合机器学习和可视化技术,进一步提升内网监控的精准性和效率,助力企业防范潜在威胁,保障业务顺畅。本文深入探讨了Python在内网监控中的应用,展示了其实战代码及未来发展方向。
|
5月前
|
存储 缓存 监控
手动清除Ubuntu系统中的内存缓存的步骤
此外,只有系统管理员或具有适当权限的用户才能执行这些命令,因为这涉及到系统级的操作。普通用户尝试执行这些操作会因权限不足而失败。
894 22
|
5月前
|
数据采集 存储 监控
Python爬虫自动化:定时监控快手热门话题
Python爬虫自动化:定时监控快手热门话题
|
9月前
|
监控 Linux Python
Linux系统资源管理:多角度查看内存使用情况。
要知道,透过内存管理的窗口,我们可以洞察到Linux系统运行的真实身姿,如同解剖学家透过微观镜,洞察生命的奥秘。记住,不要惧怕那些高深的命令和参数,他们只是你掌握系统"魔法棒"的钥匙,熟练掌握后,你就可以骄傲地说:Linux,我来了!
306 27
|
9月前
|
监控 算法 安全
基于 Python 广度优先搜索算法的监控局域网电脑研究
随着局域网规模扩大,企业对高效监控计算机的需求增加。广度优先搜索(BFS)算法凭借其层次化遍历特性,在Python中可用于实现局域网内的计算机设备信息收集、网络连接状态监测及安全漏洞扫描,确保网络安全与稳定运行。通过合理选择数据结构与算法,BFS显著提升了监控效能,助力企业实现智能化的网络管理。
188 7
|
3月前
|
缓存 人工智能 算法
不同业务怎么选服务器?CPU / 内存 / 带宽配置表
本文详解了服务器三大核心配置——CPU、内存、带宽,帮助读者快速理解服务器性能原理。结合不同业务场景,如个人博客、电商、数据库、直播等,提供配置选择建议,并强调合理搭配的重要性,避免资源浪费或瓶颈限制。内容实用,适合初学者和业务选型参考。
609 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多