Python系统进程管理模块

简介:

模块:psutil

psutil是一个跨平台库,可以很轻松的为我们实现获取系统运行的进程和资源利用率等信息。

功能:主要是为了系统监控

安装:

1
2
3
4
wget https: //pypi .python.org /packages/source/p/psutil/psutil-2 .0.0. tar .gz --no-check-certificate
tar  -zxvf psutil-2.0.0. tar .gz
cd  psutil-2.0.0
python setup.py  install


进程信息:  

进行信息主要包括以下几个部分:

  1. 进程名称

  2. 路径

  3. 状态

  4. 系统资源利用率

Psutil.Process() 使用方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import  psutil,datetime
psutil.pids()  # 列出所有进程PID
=  psutil.Process(xxx)  # 实例化Process对象,xxx为一个进程的PID
a.name()  # 进程名
a.exe()  # 进程bin路径
a.cwd()  # 进程工作目录绝对路径
a.status()  # 进程状态
a.create_time()  # 进程创建时间,时间戳格式
datetime.datetime.formtimestamp(a.create_time()).strftime( '%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 自然时间格式
a.uids()  # 进程UID信息
a.gids()  # 进程GID信息
a.cpu_times()  # 进程CPU时间信息,包括user、system两个CPU时间
a.cpu_affinity()  # get进程CPU亲和度,如果设置进程CPU亲和度,将CPU号作为参数即可
a.memory_percent()  # 进程内存利用率
a.memory_info()  # 进程内存rss、vms信息
a.io_counters()  # 进程IO信息,包括读写IO数及字节数
a.connections()  # 返回打开进程的socket 的namedutples 列表,包括fd、family、laddr等信息
a.num_threads()  # 进程开启的线程数


作用:获取用户启动的应用程序进程信息,以便跟踪程序进程的运行状态popen类的使用:

使用方法:

1
2
3
4
5
6
7
8
import  psutil
from  subprocess  import  PIPE
# 通过psutil的Popen方法启动的应用程序,可以跟踪被程序运行的所有相关信息
a = psutil.Popen([ '/usr/bin/python' , '-c' , 'print(' hello ')' ],stdout = PIPE)
a.name()
a.username()
a.communicate()
a.cpu_times()

 







本文转自Grodd51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/juispan/2050034,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
191 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
17 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
85 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
[oeasy]python070_如何导入模块_导入模块的作用_hello_dunder_双下划线
本文介绍了如何在Python中导入模块及其作用,重点讲解了`__hello__`模块的导入与使用。通过`import`命令可以将外部模块引入当前环境,增强代码功能。例如,导入`__hello__`模块后可输出“Hello world!”。此外,还演示了如何使用`help()`和`dir()`函数查询模块信息,并展示了导入多个模块的方法。最后,通过一个实例,介绍了如何利用`jieba`、`WordCloud`和`matplotlib`模块生成词云图。总结来说,模块是封装好的功能部件,能够简化编程任务并提高效率。未来将探讨如何创建自定义模块。
29 8
|
4天前
|
缓存 Shell 开发工具
[oeasy]python071_我可以自己做一个模块吗_自定义模块_引入模块_import_diy
本文介绍了 Python 中模块的导入与自定义模块的创建。首先,我们回忆了模块的概念,即封装好功能的部件,并通过导入 `__hello__` 模块实现了输出 "hello world!" 的功能。接着,尝试创建并编辑自己的模块 `my_file.py`,引入 `time` 模块以获取当前时间,并在其中添加自定义输出。
20 4
|
10天前
|
数据采集 Java 数据处理
Python实用技巧:轻松驾驭多线程与多进程,加速任务执行
在Python编程中,多线程和多进程是提升程序效率的关键工具。多线程适用于I/O密集型任务,如文件读写、网络请求;多进程则适合CPU密集型任务,如科学计算、图像处理。本文详细介绍这两种并发编程方式的基本用法及应用场景,并通过实例代码展示如何使用threading、multiprocessing模块及线程池、进程池来优化程序性能。结合实际案例,帮助读者掌握并发编程技巧,提高程序执行速度和资源利用率。
19 0
|
2月前
|
监控 搜索推荐 开发工具
2025年1月9日更新Windows操作系统个人使用-禁用掉一下一些不必要的服务-关闭占用资源的进程-禁用服务提升系统运行速度-让电脑不再卡顿-优雅草央千澈-长期更新
2025年1月9日更新Windows操作系统个人使用-禁用掉一下一些不必要的服务-关闭占用资源的进程-禁用服务提升系统运行速度-让电脑不再卡顿-优雅草央千澈-长期更新
181 2
2025年1月9日更新Windows操作系统个人使用-禁用掉一下一些不必要的服务-关闭占用资源的进程-禁用服务提升系统运行速度-让电脑不再卡顿-优雅草央千澈-长期更新
|
15天前
|
存储 算法 量子技术
解锁文档管理系统高效检索奥秘:Python 哈希表算法探究
在数字化时代,文档管理系统犹如知识宝库,支撑各行各业高效运转。哈希表作为核心数据结构,通过哈希函数将数据映射为固定长度的哈希值,实现快速查找与定位。本文聚焦哈希表在文档管理中的应用,以Python代码示例展示其高效检索特性,并探讨哈希冲突解决策略,助力构建智能化文档管理系统。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
本项目基于Python和TensorFlow,使用ResNet卷积神经网络模型,对12种常见果蔬(如土豆、苹果等)的图像数据集进行训练,构建了一个高精度的果蔬识别系统。系统通过Django框架搭建Web端可视化界面,用户可上传图片并自动识别果蔬种类。该项目旨在提高农业生产效率,广泛应用于食品安全、智能农业等领域。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类任务中表现出色,为实现高效的自动化果蔬识别提供了技术支持。
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
|
2月前
|
Python
[oeasy]python057_如何删除print函数_dunder_builtins_系统内建模块
本文介绍了如何删除Python中的`print`函数,并探讨了系统内建模块`__builtins__`的作用。主要内容包括: 1. **回忆上次内容**:上次提到使用下划线避免命名冲突。 2. **双下划线变量**:解释了双下划线(如`__name__`、`__doc__`、`__builtins__`)是系统定义的标识符,具有特殊含义。
37 3

热门文章

最新文章