117笔记问答在CentOS系统上使用Python进行性能监控可以通过多种方法和工具来实现。以下是一些常用的方法和工具：
使用psutil库进行系统资源监控
psutil是一个跨平台的Python库，用于获取系统资源使用情况，如CPU、内存、磁盘和网络接口的流量等。
import psutil # 获取CPU使用率 cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) print(f'CPU使用率: {cpu_percent}%') # 获取内存使用情况 memory = psutil.virtual_memory() print(f'总内存: {memory.total / (1024**3):.2f}GB, 已用内存: {memory.used / (1024**3):.2f}GB, 内存使用百分比: {memory.percent}%') # 获取磁盘使用情况 disk_usage = psutil.disk_usage('/') print(f'总空间: {disk_usage.total / (1024**3):.2f}GB, 已用空间: {disk_usage.used / (1024**3):.2f}GB, 可用空间: {disk_usage.free / (1024**3):.2f}GB') # 获取网络接口流量 network_stats = psutil.net_io_counters() print(f'发送字节数: {network_stats.bytes_sent / (1024**2):.2f}MB, 接收字节数: {network_stats.bytes_recv / (1024**2):.2f}MB') 使用Glances进行系统监控
Glances是一个基于Python的开源命令行监控工具，可以提供丰富的系统性能信息。
安装Glances
# 安装EPEL仓库 sudo yum -y install epel-release # 安装Glances sudo yum -y install glances
启动Glances
# 启动Glances以监控本地系统 glances # 以Web界面方式启动Glances glances -w
使用Python脚本实现定时任务和数据存储
可以通过Python脚本结合timeit模块来实现定时任务，并将监控数据存储到文件中，便于后续分析。
import time import psutil import matplotlib.pyplot as plt def plot_performance(): cpu_usage = [] memory_usage = [] while True: cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) memory_percent = psutil.virtual_memory().percent cpu_usage.append(cpu_percent) memory_usage.append(memory_percent) plt.plot(cpu_usage, label='CPU Usage (%)') plt.plot(memory_usage, label='Memory Usage (%)') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Usage (%)') plt.legend() plt.pause(1) if __name__ == '__main__': plot_performance() 使用PyMetrics进行实时性能监控
PyMetrics是一个专注于Python程序性能监控的库，提供实时监控和数据可视化功能。
from pymetrics import MetricsRegistry, MetricsRenderer from pymetrics.renderers import TextRenderer registry = MetricsRegistry() metrics = registry.register( 'cpu_usage', 'CPU usage', 'percent' ) metrics.register( 'memory_usage', 'Memory usage', 'percent' ) renderer = TextRenderer() while True: cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) memory_percent = psutil.virtual_memory().percent metrics.update({ 'cpu_usage': cpu_percent, 'memory_usage': memory_percent }) renderer.render(metrics) time.sleep(1) 通过上述方法和工具，可以在CentOS系统上使用Python进行全面的性能监控，帮助管理员及时发现和解决系统性能问题。