python 显示树莓派的cpu与cpu温度

简介: import commandsdef get_cpu_temp():    tempFile = open( "/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp" )    cpu_temp = tempFile.
import commands


def get_cpu_temp():
    tempFile = open( "/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp" )
    cpu_temp = tempFile.read()
    tempFile.close()
    return float(cpu_temp)/1000
    # Uncomment the next line if you want the temp in Fahrenheit
    #return float(1.8*cpu_temp)+32


def get_gpu_temp():
    gpu_temp = commands.getoutput( '/opt/vc/bin/vcgencmd measure_temp' ).replace( 'temp=', '' ).replace( '\'C', '' )
    return  float(gpu_temp)
    # Uncomment the next line if you want the temp in Fahrenheit
    # return float(1.8* gpu_temp)+32


def main():
    print "CPU temp: ", str(get_cpu_temp())
    print "GPU temp: ", str(get_gpu_temp())


if __name__ == '__main__':
    main()
相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
相关文章
|
1月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
在Python的并发编程世界中,没有万能的解决方案,只有最适合特定场景的方法。希望本文能够为你拨开迷雾,找到那条通往高效并发编程的光明大道。
42 2
|
2月前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
46 4
|
1月前
|
监控 并行计算 数据处理
构建高效Python应用:并发与异步编程的实战秘籍,IO与CPU密集型任务一网打尽!
在Python编程的征途中,面对日益增长的性能需求,如何构建高效的应用成为了每位开发者必须面对的课题。并发与异步编程作为提升程序性能的两大法宝,在处理IO密集型与CPU密集型任务时展现出了巨大的潜力。今天,我们将深入探讨这些技术的最佳实践,助你打造高效Python应用。
38 0
|
1月前
|
开发框架 并行计算 .NET
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
29 1
|
2月前
|
开发框架 并行计算 .NET
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
23 2
|
2月前
|
算法 Java 程序员
解锁Python高效之道:并发与异步在IO与CPU密集型任务中的精准打击策略!
在数据驱动时代,高效处理大规模数据和高并发请求至关重要。Python凭借其优雅的语法和强大的库支持,成为开发者首选。本文将介绍Python中的并发与异步编程,涵盖并发与异步的基本概念、IO密集型任务的并发策略、CPU密集型任务的并发策略以及异步IO的应用。通过具体示例,展示如何使用`concurrent.futures`、`asyncio`和`multiprocessing`等库提升程序性能,帮助开发者构建高效、可扩展的应用程序。
113 0
|
2月前
|
UED 开发者 Python
Python并发编程新纪元:异步编程如何重塑IO与CPU密集型任务的处理方式?
在Python编程中,异步编程作为一种非阻塞模式,通过允许程序在等待IO操作时继续执行其他任务,提高了程序的响应性和吞吐量。与传统同步编程相比,它减少了线程等待时间,尤其在处理IO密集型任务时表现出色,如使用`asyncio`库进行异步HTTP请求。尽管对CPU密集型任务的直接提升有限,但结合多进程或多线程可间接提高效率。异步编程虽强大,但也带来了代码复杂度增加和调试难度提升等挑战,需要开发者掌握最佳实践来克服这些问题。随着其技术的成熟,异步编程正在逐步改变我们处理IO与CPU密集型任务的方式,成为提升性能和优化用户体验的重要工具。
23 0
|
3月前
|
存储 Python
【Leetcode刷题Python】739. 每日温度
LeetCode题目“739. 每日温度”的Python解决方案,使用单调栈来高效地计算出每天需要等待多少天才能遇到更暖天气的答案。
52 4
|
4月前
|
开发框架 并行计算 .NET
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
【7月更文挑战第18天】在Python中,异步编程(如`asyncio`)适合处理IO密集型任务,通过非阻塞操作提高响应性,例如使用`aiohttp`进行异步HTTP请求。而对于CPU密集型任务,由于GIL的存在,多进程(`multiprocessing`)能实现并行计算,如使用进程池进行大量计算。明智选择并发模型是性能优化的关键,体现了对任务特性和编程哲学的深刻理解。
41 2
|
4月前
|
UED 开发者 Python
Python并发编程新纪元:异步编程如何重塑IO与CPU密集型任务的处理方式?
【7月更文挑战第18天】Python异步编程提升IO任务效率,非阻塞模式减少等待时间,优化用户体验。asyncio库与await关键字助力编写非阻塞代码,示例展示异步HTTP请求。CPU密集型任务中,异步编程结合多进程可提升效率。异步编程挑战包括代码复杂性,解决策略包括使用类型提示、异步框架及最佳实践。异步编程重塑任务处理方式,成为现代Python开发的关键。
42 2
下一篇
无影云桌面