psutil之cpu、memory、disk解析

psutil是一个Python写的方便获取系统硬件和性能信息的库。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。

>>>import psutil

>>>psutilcpu_count() #逻辑CPU个数

>>>psutilcpu_count(logical=False) #物理CPU个数

>>>psutilcpu_percent() #cpu平均使用率

>>>psutilcpu_percent(3) #最近3秒钟cpu平均使用率

>>>psutilcpu_freq() #CPU频率

scpufreq(current=8040, min=00, max=21120)

>>>psutilcpu_stats() #CPU状态

scpustats(ctx_switches=1910389985, interrupts=2644388135, soft_interrupts=0, syscalls=3686421224)

>>>import psutil

>>>psutilvirtual_memory()

部分嵌入式系统:

svmem(total=16919429120, available=4207607808, percent=751, used=12711821312, free=4207607808)

linux系统:

svmem(total=135077658624,available=12628275200,percent=907,used=122103193600,free=10256912384,active=111388827648,inactive=6278348800,buffers=278413312,cached=2439139328,shared=184320)

解析

1）total：总物理内存，包括已使用的物理内存和没使用的物理内存

total = used + free

2）used：已使用的物理内存

3）free：没使用的物理内存

4）available：可用内存，其包括没使用的物理内存，缓冲(如存在)，缓存(若存在)。

available = free + buffers + cached

注意available和free的区别

5）percent：内存使用率，(总物理内存大小 - 可用内存大小) / 总物理内存大小 100

percent = (total - available) / total 100

延伸

交换内存

>>>import psutil

>>>psutilswap_memory()

sswap(total=29810581504, used=26177650688, free=3632930816, percent=878, sin=0, sout=0)

>>>import psutil

>>>psutildisk_usage("C:") # C盘的使用率

sdiskusage(total=285441257472, used=103434944512, free=182006312960, percent=362)

>>>psutildisk_usage("/") # 根分区的使用率

sdiskusage(total=225328492544, used=77228355584, free=148100136960, percent=343)

>>>psutildisk_partitions() # 获取分区信息

[sdiskpart(device='C:\\', mountpoint='C:\\', fstype='NTFS', opts='rw,fixed', maxfile=255, maxpath=260), sdiskpart(device='D:\\', mountpoint='D:\\', fstype='NTFS', opts='rw,fixed', maxf

ile=255, maxpath=260)]

>>>psutildisk_io_counters() #  获取硬盘总的io和读写信息

sdiskio(read_count=3036624, write_count=7461516, read_bytes=111278890496, write_bytes=176975582208, read_time=1369, write_time=3012)

>>>psutildisk_io_counters(perdisk=True) # 获取单分区的io和读写信息

{'PhysicalDrive0': sdiskio(read_count=3046900, write_count=7464803, read_bytes=111679064576, write_bytes=177050010624, read_time=1372, write_time=3014)}

查看python内置函数的方法：1、打开PythonIDLE编辑器；2、输入"dir(__builtins__)"命令，按下回车键(Enter)得到Python全部内置变量和函数。

打开PythonIDLE，我用的是Python3。7，界面有个性定制。你的版本不同，界面有差异，但是 *** 作方法应该是一样的。输入dir(__builtins__)。

可以看到，返回的结果是以[开头以]结尾，说明是个列表，输入：len(dir(__builtins__))。

按下两次回车键(Enter)。按照默认的字母顺序，先是大写字母A-Z，然后是下划线(_)开头的，然后是小写字母a-z。

获取本机CPU温度、使用率、内存使用率、硬盘使用率等

在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。顾名思义，psutil = process and system utilities，它不仅可以通过一两行代码实现系统监控，还可以跨平台使用，支持Linux／UNIX／OSX／Windows等，是系统管理员和运维小伙伴不可或缺的必备模块。

你找一找这个库，rpyc。这个东西是目前RPC方面最好用的一个东西了。比我以前接触学习的分布式对象系统更好用。 其实python这个东西，因为是脚本，所以做分布式对象特别容易。主要是做好系列化与反系列化就可以了。

此外rpc-xml也是常用的一个方法。

如果你对需求理解深，通常不会选择分布式对象，而是自己定制数据结构，传输协议，序列化与反序列化。这样才能实现高效，可扩展性。

你在一个进程中创建一个对象，可以使用python自带的系列化模块pickle进行转换。然后传递到另一个进程中，再反序列化就可以实现。 *** 作完成后，再传递回来。这就是原理。

如果使用指定内存地址也是可以的。可以设计一个共享内存，然后通过numpy这个模块进行内存与对象的转换。其它的就不多说了。 当然你也可以自己设计序列化与反序列化模块。

通常复杂的对象效率低。整型固定长度数组是最快的。

Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：

1)对象的引用计数机制(四增五减)

2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)

3)内存池机制(大m小p)

1)对象的引用计数机制

要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sysgetrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1

2)垃圾回收机制

吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage

collection)，将没用的对象清除

从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了

比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。

然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。

所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object

allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。

3)内存池机制

Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)

1、大内存使用malloc进行分配

2、小内存使用内存池进行分配

python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。

当Python作为系统服务时，可能无法获取系统变量。这是因为服务程序在启动时，并没有像一般程序一样把系统变量加载到内存里，所以Python也无法使用它们。如果要解决此问题，可以尝试在服务启动前显式地加载系统变量，然后才启动Python服务。

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