如何看python程序运行进程

要查看Python程序的运行进程，可以使用任务管理器、命令行工具、监控工具和代码内嵌日志等方法，具体方法包括：使用任务管理器查看进程、使用ps命令查看进程、使用top命令查看进程、使用htop命令查看进程、使用监控工具如New Relic、在代码中嵌入日志。其中，使用任务管理器查看进程是最直观和简单的方法，它可以让你直接看到所有正在运行的进程及其资源使用情况。以下是详细介绍。

一、使用任务管理器查看进程

在Windows系统中，任务管理器是一个非常常用的工具，它能够显示所有正在运行的应用程序和后台进程。以下是具体步骤：

打开任务管理器：
- 你可以按下Ctrl + Shift + Esc快捷键直接打开任务管理器。
- 或者按下Ctrl + Alt + Delete，然后选择“任务管理器”。
查看进程：
- 在任务管理器窗口中，切换到“进程”选项卡。
- 找到并查看名为“python.exe”或“pythonw.exe”的进程。你可以根据CPU、内存等资源使用情况来判断进程的运行状态。
详细信息：
- 如果你需要更多详细信息，可以右键点击进程名称，选择“转到详细信息”，这将带你到“详细信息”选项卡，其中包含更多关于进程的细节信息。

二、使用ps命令查看进程

在Linux系统中，ps命令是一个强大的工具，能够列出当前系统中的所有进程。以下是具体步骤：

打开终端：
- 使用快捷键Ctrl + Alt + T打开终端。
使用ps命令：
- 输入以下命令来查看所有Python进程：
```
ps aux | grep python
```
- 这条命令会列出所有包含“python”字样的进程。你可以看到每个进程的PID、CPU和内存使用情况等详细信息。
过滤特定进程：
- 如果你需要查看特定的Python脚本，可以在grep命令中加上脚本名，例如：
```
ps aux | grep my_script.py
```
- 这将仅列出与my_script.py相关的进程。

三、使用top命令查看进程

top命令是另一个在Linux系统中非常有用的工具，它能够动态显示系统中所有正在运行的进程。以下是具体步骤：

打开终端：
- 使用快捷键Ctrl + Alt + T打开终端。
使用top命令：
- 输入以下命令启动top工具：
```
top
```
- 默认情况下，top命令会实时更新显示所有进程的资源使用情况。
过滤Python进程：
- 在top界面中，按下“o”键，然后输入“COMMAND=python”来过滤显示Python进程。

四、使用htop命令查看进程

htop命令是top命令的增强版，提供了更友好的用户界面和更多功能。以下是具体步骤：

安装htop：
- 在终端中输入以下命令安装htop：
```
sudo apt-get install htop
```
使用htop命令：
- 输入以下命令启动htop工具：
```
htop
```
过滤Python进程：
- 在htop界面中，按下“/”键，然后输入“python”来过滤显示Python进程。

五、使用监控工具如New Relic

New Relic是一种强大的应用性能管理工具，能够监控应用程序的性能和运行状态。以下是具体步骤：

注册并设置New Relic：
- 前往New Relic官网注册一个账户，并按照指示设置你的应用程序。
安装New Relic Agent：
- 在你的Python项目中安装New Relic Agent，通常可以使用pip命令安装：
```
pip install newrelic
```
配置New Relic：
- 创建一个New Relic配置文件，并在你的Python脚本中引入New Relic Agent。例如：
```
import newrelic.agent
newrelic.agent.initialize('newrelic.ini')
```
查看监控数据：
- 登录New Relic仪表盘，你可以看到关于你的Python应用程序的详细性能数据和运行状态。

六、在代码中嵌入日志

在代码中嵌入日志也是一种有效的方法来监控Python程序的运行状态。以下是具体步骤：

导入logging模块：
- 在你的Python脚本中导入logging模块：
```
import logging
```
配置日志记录器：
- 配置日志记录器的基本设置，例如日志文件名、日志级别等：
```
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)
```

记录日志信息：

在程序的关键位置插入日志记录语句，例如：

logging.info('程序开始运行')
logging.debug('变量x的值: %s', x)
logging.error('出现错误: %s', str(e))

查看日志文件：
- 运行程序后，打开日志文件（app.log），你可以看到详细的运行状态和错误信息。

通过以上方法，你可以全面监控和了解Python程序的运行进程和状态，确保程序的稳定运行和高效调试。无论是使用系统自带的工具，还是第三方监控工具，亦或是代码内嵌日志，都能够帮助你更好地管理和优化你的Python应用程序。在管理项目时，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，它们能够大大提升项目管理的效率和质量。

七、使用Python库psutil监控进程

psutil是一个跨平台库，提供了一个接口来检索系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络、传感器）以及运行在其上的进程的信息。以下是具体步骤：

安装psutil库：
- 在终端或命令提示符中运行以下命令安装psutil：
```
pip install psutil
```

使用psutil库监控进程：

使用psutil库获取当前运行的Python进程信息。例如：

import psutil
获取所有运行的进程
for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
    if 'python' in proc.info['name']:
        print(proc.info)

获取更多进程信息：

psutil还提供了获取进程详细信息的方法，例如CPU使用率、内存使用情况等：

for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_info']):
    if 'python' in proc.info['name']:
        print(f"PID: {proc.info['pid']}, Name: {proc.info['name']}, CPU: {proc.info['cpu_percent']}%, Memory: {proc.info['memory_info']}")

通过以上步骤，你可以使用psutil库方便地监控和管理Python程序的运行状态，并获取详细的进程信息，有助于优化程序性能和进行问题排查。

八、使用Python调试工具pdb

pdb是Python自带的调试工具，能够帮助你在运行时调试代码。以下是具体步骤：

导入pdb模块：
- 在你的Python脚本中导入pdb模块：
```
import pdb
```
设置断点：
- 在你希望调试的位置设置断点，例如：
```
pdb.set_trace()
```
运行程序：
- 运行你的Python程序，当执行到断点位置时，程序会暂停，并进入调试模式。
使用调试命令：
- 在调试模式下，你可以使用各种调试命令，例如：
  - n：执行下一行代码
  - c：继续执行程序
  - q：退出调试模式
  - p：打印变量值，例如：
```
p my_variable
```

通过pdb调试工具，你可以在程序运行时实时查看和修改变量值，跟踪程序的执行流程，有助于快速定位和修复问题。

九、使用Jupyter Notebook监控进程

Jupyter Notebook是一种交互式的计算环境，允许你编写和执行代码，并实时查看输出结果。以下是具体步骤：

安装Jupyter Notebook：
- 在终端或命令提示符中运行以下命令安装Jupyter Notebook：
```
pip install notebook
```
启动Jupyter Notebook：
- 在终端或命令提示符中运行以下命令启动Jupyter Notebook：
```
jupyter notebook
```
创建新笔记本：
- 在Jupyter Notebook界面中，点击“New”按钮，选择“Python 3”创建一个新的笔记本。

编写和执行代码：

在笔记本中编写并执行Python代码，你可以实时查看输出结果，并根据需要修改代码。例如：

import psutil
import time
while True:
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_info']):
        if 'python' in proc.info['name']:
            print(f"PID: {proc.info['pid']}, Name: {proc.info['name']}, CPU: {proc.info['cpu_percent']}%, Memory: {proc.info['memory_info']}")
    time.sleep(5)

通过Jupyter Notebook，你可以交互式地编写和调试代码，实时查看输出结果，方便进行数据分析和程序调试。

十、使用Python性能分析工具cProfile

cProfile是Python自带的性能分析工具，能够帮助你分析程序的性能瓶颈。以下是具体步骤：

导入cProfile模块：
- 在你的Python脚本中导入cProfile模块：
```
import cProfile
```
分析程序性能：
- 使用cProfile分析整个程序的性能，例如：
```
cProfile.run('my_script.py')
```

分析特定函数：

使用cProfile分析特定函数的性能，例如：

def my_function():
    # 你的代码
    pass
cProfile.run('my_function()')

查看分析结果：
- cProfile会生成详细的性能分析报告，包括每个函数的调用次数、总执行时间、平均执行时间等信息。

通过cProfile性能分析工具，你可以全面了解程序的性能瓶颈，针对性地进行优化，提升程序的运行效率。

综上所述，监控Python程序运行进程的方法多种多样，从系统自带的工具到第三方监控工具，再到代码内嵌日志和调试工具，都能够帮助你全面了解和管理程序的运行状态。根据不同的需求和环境选择合适的方法，有助于确保程序的稳定运行和高效调试。在项目管理方面，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，它们能够大大提升项目管理的效率和质量。