python如何查看cpu使用率

Python查看CPU使用率的方法包括：使用psutil库、使用os库、使用subprocess库、监控多核CPU的使用情况。在所有方法中，使用psutil库是最常用和简便的方法。下面将详细介绍如何通过psutil库来查看CPU使用率。

一、PSUTIL库的安装和基本使用

1、安装psutil库

首先，需要确保已经安装了psutil库。可以通过以下命令安装：

pip install psutil

2、使用psutil库查看CPU使用率

安装完成后，可以通过以下代码查看CPU的使用率：

import psutil
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%")

这个代码段会返回在1秒间隔内CPU的平均使用率。

二、监控多核CPU的使用情况

1、查看每个CPU核的使用率

在现代计算机中，通常有多个CPU核心。使用psutil库，可以查看每个核心的使用情况：

import psutil
cpu_usage_per_core = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
for i, usage in enumerate(cpu_usage_per_core):
    print(f"CPU核心 {i} 使用率: {usage}%")

2、获取CPU核心数

还可以通过psutil库获取CPU核心的总数：

import psutil
cpu_count = psutil.cpu_count(logical=True)
print(f"逻辑CPU核心数: {cpu_count}")
cpu_count_physical = psutil.cpu_count(logical=False)
print(f"物理CPU核心数: {cpu_count_physical}")

三、使用OS库查看CPU使用率

虽然psutil库提供了便捷的方法查看CPU使用率，但也可以使用Python自带的os库和一些系统命令来获取CPU使用率。

1、使用os.popen执行系统命令

在Linux系统中，可以通过以下代码查看CPU使用率：

import os
cpu_usage = os.popen("top -bn1 | grep 'Cpu(s)' | sed 's/.*, *([0-9.]*)%* id.*/1/' | awk '{print 100 - $1"%"}'").read()
print(f"CPU使用率: {cpu_usage}")

2、使用subprocess库执行系统命令

subprocess库提供了更强大的功能来执行系统命令：

import subprocess
result = subprocess.run(["top", "-bn1"], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
output = result.stdout
for line in output.split("n"):
    if "Cpu(s)" in line:
        cpu_usage = 100 - float(line.split()[7].replace(",", "."))
        print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%")
        break

四、监控CPU和其他系统资源

1、查看内存使用情况

psutil库不仅可以查看CPU使用率，还可以查看系统的内存使用情况：

import psutil
memory_info = psutil.virtual_memory()
print(f"总内存: {memory_info.total / (1024  3):.2f} GB")
print(f"已使用内存: {memory_info.used / (1024  3):.2f} GB")
print(f"可用内存: {memory_info.available / (1024  3):.2f} GB")
print(f"内存使用率: {memory_info.percent}%")

2、查看磁盘使用情况

同样地，可以查看磁盘的使用情况：

import psutil
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
print(f"总磁盘空间: {disk_usage.total / (1024  3):.2f} GB")
print(f"已使用磁盘空间: {disk_usage.used / (1024  3):.2f} GB")
print(f"可用磁盘空间: {disk_usage.free / (1024  3):.2f} GB")
print(f"磁盘使用率: {disk_usage.percent}%")

五、监控特定进程的CPU使用率

有时候，我们可能需要监控特定进程的CPU使用率。psutil库也提供了相关的方法。

1、获取进程列表

可以通过psutil库获取当前所有运行的进程列表：

import psutil
process_list = psutil.pids()
print(f"当前运行的进程ID列表: {process_list}")

2、监控特定进程的CPU使用率

假设我们知道进程的PID，可以通过以下代码获取该进程的CPU使用率：

import psutil
pid = 1234  # 替换为实际进程ID
process = psutil.Process(pid)
cpu_usage = process.cpu_percent(interval=1)
print(f"进程 {pid} 的CPU使用率: {cpu_usage}%")

六、监控系统资源的综合工具

在实际项目管理中，可能需要综合监控系统的多项资源。这时可以考虑使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，这些工具可以帮助团队更高效地管理项目，并且提供了丰富的插件和API接口，用于监控和分析系统资源。

1、PingCode

PingCode是一款专为研发团队设计的项目管理工具，支持敏捷开发、DevOps等多种开发模式。通过其丰富的插件，可以方便地集成系统监控工具，从而实时获取和展示系统资源的使用情况。

2、Worktile

Worktile是一款通用项目管理软件，适用于各种团队的项目管理需求。Worktile也提供了多种插件和API接口，支持与系统监控工具集成，帮助团队实时监控系统资源，确保项目的顺利进行。

七、总结

通过以上内容，可以看到，Python提供了多种方式来查看CPU使用率，其中psutil库是最常用和便捷的方法。此外，还可以通过os和subprocess库执行系统命令来获取CPU使用率。在项目管理中，使用PingCode和Worktile等工具可以帮助更好地监控和管理系统资源。通过合理使用这些工具和方法，可以更高效地进行系统监控和资源管理，确保项目的顺利进行。

八、扩展阅读和实践

为了更好地掌握Python查看CPU使用率的方法，建议进行以下实践和学习：

编写一个综合监控脚本：编写一个Python脚本，使用psutil库监控CPU、内存、磁盘等多项系统资源，并将监控结果保存到日志文件中。
集成项目管理工具：尝试将监控脚本集成到PingCode或Worktile中，通过API接口将监控数据上传到项目管理工具，实时展示系统资源的使用情况。
学习系统监控工具：进一步学习和使用其他系统监控工具，如Prometheus、Grafana等，通过这些工具可以更直观地展示和分析系统资源的使用情况。

通过不断的实践和学习，可以更加熟练地掌握Python查看CPU使用率的方法，并且能够在实际项目中灵活应用这些技能，提高系统监控和资源管理的效率。

九、常见问题和解决方案

在实际操作过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是一些解决方案：

1、psutil库安装失败

如果在安装psutil库时遇到问题，可以尝试以下解决方案：

确保pip已经更新到最新版本：
```
pip install --upgrade pip
```

使用国内镜像源加速安装：

pip install psutil -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、获取CPU使用率不准确

如果获取的CPU使用率不准确，可以尝试以下方法：

增加interval参数的值，例如设置为2秒：
```
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=2)
```
确保在多核CPU的情况下，使用percpu=True参数查看每个核心的使用率：
```
cpu_usage_per_core = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
```

3、监控特定进程失败

如果监控特定进程时失败，可能是由于以下原因：

确保进程ID（PID）正确：

pid = 1234  # 替换为实际进程ID
process = psutil.Process(pid)

检查进程是否仍在运行：

if process.is_running():
    cpu_usage = process.cpu_percent(interval=1)
    print(f"进程 {pid} 的CPU使用率: {cpu_usage}%")
else:
    print(f"进程 {pid} 已终止")

十、未来发展和趋势

随着技术的发展，系统监控和资源管理的需求越来越高。未来，可能会出现更多功能强大、使用便捷的系统监控工具和库。例如，结合人工智能技术的系统监控工具，可以预测系统资源的使用趋势，提前预警可能的问题，从而提高系统的稳定性和可靠性。

同时，随着云计算和容器技术的普及，跨平台、跨环境的系统监控需求也会增加。未来的系统监控工具可能会更加注重兼容性和扩展性，支持多种环境和平台的监控需求。

通过不断学习和实践，掌握最新的技术和工具，可以更好地应对未来的挑战，提高系统监控和资源管理的效率和效果。