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    05 Jul

    python获取linux系统内存、cpu、网络使用情况

    做个程序需要用到系统的cpu、内存、网络的使用情况,百度之后发现目前使用python获取这些信息大多是调用系统命令(top、free等)。其实多linux命令也是读取/proc下的文件实现的,索性不如自己写一个。

    一、计算cpu的利用率

    要读取cpu的使用情况,首先要了解/proc/stat文件的内容,下图是/proc/stat文件的一个例子:


    cpu、cpu0、cpu1……每行数字的意思相同,从左到右分别表示user、nice、system、idle、iowait、irq、softirq。根据系统的不同,输出的列数也会不同,比如ubuntu 12.04会输出10列数据,centos 6.4会输出9列数据,后边几列的含义不太清楚,每个系统都是输出至少7列。没一列的具体含义如下:

     

    user:用户态的cpu时间(不包含nice值为负的进程所占用的cpu时间)

    nice:nice值为负的进程所占用的cpu时间

    system:内核态所占用的cpu时间

    idle:cpu空闲时间

    iowait:等待IO的时间

    irq:系统中的硬中断时间

    softirq:系统中的软中断时间


    以上各值的单位都是jiffies,jiffies是内核中的一个全局变量,用来记录自系统启动一来产生的节拍数,在这里我们把它当做单位时间就行。


    intr行中包含的是自系统启动以来的终端信息,第一列表示中断的总此数,其后每个数对应某一类型的中断所发生的次数

    ctxt行中包含了cpu切换上下文的次数

    btime行中包含了系统运行的时间,以秒为单位

    processes/total_forks行中包含了从系统启动开始所建立的任务个数

    procs_running行中包含了目前正在运行的任务的个数

    procs_blocked行中包含了目前被阻塞的任务的个数


    由于计算cpu的利用率用不到太多的值,所以截图中并未包含/proc/stat文件的所有内容。


    知道了/proc文件的内容之后就可以计算cpu的利用率了,具体方法是:先在t1时刻读取文件内容,获得此时cpu的运行情况,然后等待一段时间在t2时刻再次读取文件内容,获取cpu的运行情况,然后根据两个时刻的数据通过以下方式计算cpu的利用率:100 - (idle2 - idle1)*100/(total2 - total1),其中total = user + system + nice + idle + iowait + irq + softirq。python代码实现如下:

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    import time
               
               
               
    def readCpuInfo():
               
        f = open('/proc/stat')
               
        lines = f.readlines();
               
        f.close()
               
               
               
        for line in lines:
               
            line = line.lstrip()
               
            counters = line.split()
               
            if len(counters) < 5:
               
                continue
               
            if counters[0].startswith('cpu'):
               
                break
               
        total = 0
               
        for i in xrange(1, len(counters)):
               
            total = total + long(counters[i])
               
        idle = long(counters[4])
               
        return {'total':total, 'idle':idle}
               
               
               
    def calcCpuUsage(counters1, counters2):
               
        idle = counters2['idle'] - counters1['idle']
               
        total = counters2['total'] - counters1['total']
               
        return 100 - (idle*100/total)
               
               
               
    if __name__ == '__main__':
               
        counters1 = readCpuInfo()
               
        time.sleep(0.1)
               
        counters2 = readCpuInfo()
               
        print calcCpuUsage(counters1, counters2):

     


    二、计算内存的利用率

    计算内存的利用率需要读取的是/proc/meminfo文件,该文件的结构比较清晰,不需要额外的介绍,需要知道的是内存的使用总量为used = total - free - buffers - cached,python代码实现如下:


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    def readMemInfo():
             
        res = {'total':0, 'free':0, 'buffers':0, 'cached':0}
             
        f = open('/proc/meminfo')
             
        lines = f.readlines()
             
        f.close()
             
        i = 0
             
        for line in lines:
             
            if i == 4:
             
                break
             
            line = line.lstrip()
             
            memItem = line.lower().split()
             
            if memItem[0] == 'memtotal:':
             
                res['total'] = long(memItem[1])
             
                i = i +1
             
                continue
             
            elif memItem[0] == 'memfree:':
             
                res['free'] = long(memItem[1])
             
                i = i +1
             
                continue
             
            elif memItem[0] == 'buffers:':
             
                res['buffers'] = long(memItem[1])
             
                i = i +1
             
                continue
             
            elif memItem[0] == 'cached:':
             
                res['cached'] = long(memItem[1])
             
                i = i +1
             
                continue
             
        return res
             
             
             
    def calcMemUsage(counters):
             
        used = counters['total'] - counters['free'] - counters['buffers'] - counters['cached']
             
        total = counters['total']
             
        return used*100/total
             
             
             
    if __name__ == '__main__':
             
        counters = readMemInfo()
             
        print calcMemUsage(counters)

     


    三、获取网络的使用情况

    获取网络使用情况需要读取的是/proc/net/dev文件,如下图所示,里边的内容也很清晰,不做过的的介绍,直接上python代码,取的是eth0的发送和收取的总字节数:


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    def readNetInfo(dev):
            
        f = open('/proc/net/dev')
            
        lines = f.readlines()
            
        f.close()
            
        res = {'in':0, 'out':0}
            
        for line in lines:
            
            if line.lstrip().startswith(dev):
            
                # for centos
            
                line = line.replace(':', ' ')
            
                items = line.split()
            
                res['in'] = long(items[1])
            
                res['out'] = long(items[len(items)/2 + 1])
            
        return res
            
    if __name__ == '__main__':
            
        print readNetInfo('eth0')

     



    四、获取网卡的ip地址和主机的cpu个数

    这两个函数是程序的其它地方需要用到,就顺便写下来:

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    import time
         
    import socket
         
    import fcntl
         
    import struct
         
         
         
    def getIpAddress(dev):
         
        s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
         
        a = s.fileno()
         
        b = 0x8915
         
        c = struct.pack('256s', dev[:15])
         
        res = fcntl.ioctl(a, b, c)[20:24]
         
        return socket.inet_ntoa(res)
         
         
         
    def getCpuCount():
         
        f = open('/proc/cpuinfo')
         
        lines = f.readlines()
         
        f.close()
         
        res = 0
         
        for line in lines:
         
            line = line.lower().lstrip()
         
            if line.startswith('processor'):
         
                res = res + 1
         
        return res
         
         
         
    if __name__ == '__main__':
         
        print getCpuCount()
         
        print getIpAddress('eth0')

     

     

    展开全文
  • 大家都知道,linux里一切皆为文件,在linux/unix的根目录下,有个/proc目录,这个/proc 是一种内核和内核模块用来向进程(process)发送信息的机制(所以叫做“/proc”),这个伪文件系统允许与内核内部数据结构交互...

           大家都知道,linux里一切皆为文件,在linux/unix的根目录下,有个/proc目录,这个/proc 是一种内核和内核模块用来向进程(process)发送信息的机制(所以叫做“/proc”),这个伪文件系统允许与内核内部数据结构交互,获取有关进程的有用信息,在运行中(on the fly)改变设置(通过改变内核参数)。与其他文件系统不同,/proc 存在于内存而不是硬盘中。proc 文件系统提供的信息如下:

    • 进程信息:系统中的任何一个进程,在 proc 的子目录中都有一个同名的进程 ID,可以找到 cmdline、mem、root、stat、statm,以及 status。某些信息只有超级用户可见,例如进程根目录。每一个单独含有现有进程信息的进程有一些可用的专门链接,系统中的任何一个进程都有一个单独的自链接指向进程信息,其用处就是从进程中获取命令行信息。
    • 系统信息:如果需要了解整个系统信息中也可以从/proc/stat 中获得,其中包括 CPU 占用情况、磁盘空间、内存对换、中断等。
    • CPU 信息:利用/proc/CPUinfo 文件可以获得中央处理器的当前准确信息。
    • 负载信息:/proc/loadavg 文件包含系统负载信息。
    • 系统内存信息:/proc/meminfo 文件包含系统内存的详细信息,其中显示物理内存的数量、可用交换空间的数量,以及空闲内存的数量等。

    这样,你可以通过cat 命令查看相关信息:

    liujl@liujl-ThinkPad-Edge-E431:~/mybash$ cat /proc/cpuinfo
    processor	: 0
    vendor_id	: GenuineIntel
    cpu family	: 6
    model		: 58
    model name	: Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.60GHz
    stepping	: 9
    microcode	: 0x15
    cpu MHz		: 1200.000
    cache size	: 3072 KB
    physical id	: 0
    siblings	: 4
    core id		: 0
    cpu cores	: 2
    apicid		: 0
    
    。。。 。。。

    liujl@liujl-ThinkPad-Edge-E431:~/mybash$ cat /proc/meminfo 
    MemTotal:        3593316 kB
    MemFree:         2145916 kB
    Buffers:           93372 kB
    Cached:           684864 kB
    SwapCached:            0 kB
    Active:           706564 kB
    Inactive:         554052 kB
    Active(anon):     483996 kB
    Inactive(anon):   178388 kB
    Active(file):     222568 kB
    Inactive(file):   375664 kB
    
    。。 。  。。。

    那下面介绍如何通过python编程的方式获取需求的信息。

    1、获取cpu的信息

    #! /usr/bin/env python
    #Filename:CPU1.py
    
    from __future__ import print_function
    from collections import OrderedDict
    import pprint
    
    def CPUinfo():
        '''Return the info in /proc/cpuinfo
        as a dirctionary in the follow format:
        CPU_info['proc0']={...}
        CPU_info['proc1']={...}
        '''
        
        CPUinfo=OrderedDict()
        procinfo=OrderedDict()
    
        nprocs = 0
        with open('/proc/cpuinfo') as f:
            for line in f:
                if not line.strip():
                    #end of one processor
                    CPUinfo['proc%s' % nprocs]=procinfo
                    nprocs = nprocs+1
                    #Reset
                    procinfo=OrderedDict()
                else:
                    if len(line.split(':')) == 2:
                        procinfo[line.split(':')[0].strip()] = line.split(':')[1].strip()
                    else:
                        procinfo[line.split(':')[0].strip()] = ''
        return CPUinfo
    
    if __name__ == '__main__':
        CPUinfo = CPUinfo()
        for processor in CPUinfo.keys():
            print('CPUinfo[{0}]={1}'.format(processor,CPUinfo[processor]['model name']))
    

    运行如下:

    liujl@liujl-ThinkPad-Edge-E431:~/mypython$ python CPU1.py 
    CPUinfo[proc0]=Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.60GHz
    CPUinfo[proc1]=Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.60GHz
    CPUinfo[proc2]=Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.60GHz
    CPUinfo[proc3]=Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.60GHz
    

    2、获取内存信息

    #! /usr/bin/env python
    #Filename:meminfo.py
    
    from __future__ import print_function
    from collections import OrderedDict
    
    def meminfo():
        '''return the info of /proc/meminfo
        as a dictionary
        '''
        meminfo = OrderedDict()
    
        with open('/proc/meminfo') as f:
            for line in f:
                meminfo[line.split(':')[0]] = line.split(':')[1].strip()
        return meminfo
    
    
    if __name__ == '__main__':
        meminfo = meminfo()
    
        print("Total memory:{0}".format(meminfo['MemTotal']))
        print("Free memory:{0}".format(meminfo['MemFree']))
    

    结果如下:

    liujl@liujl-ThinkPad-Edge-E431:~/mypython$ python meminfo.py 
    Total memory:3593316 kB
    Free memory:2113712 kB
    


    参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1312_caojh_pythonlinux/index.html

    展开全文
  • 一、文件操作 操作文件的函数/方法 ... read :将文件内容读取内存  write :将指定内容写入文件  close :关闭文件 open函数负责打开文件,宾且返回文件对象 read/write/close三个方法都需要通过文件...

    一、文件操作

    操作文件的函数/方法
    在python中要操作文件需要记住的1个函数和3个方法
        #python中一切皆对象
        open  :打开文件,并且返回文件操作对象
        read  :将文件内容读取到内存
        write :将指定内容写入文件
        close :关闭文件
    open函数负责打开文件,宾且返回文件对象
    read/write/close三个方法都需要通过文件对象来调用


    read方法--读取文件
    open函数的第一个参数是要打开的文件名(文件名区分大小写)
        如果文件存在,返回文件操作对象
        如果文件不存在,会抛出异常
    read方法可以一次性读入并返回文件的所有内容
    close方法负责关闭文件

    """
    1、# 如果忘记关闭文件,会造成系统消耗,而且会影响到后续对文件的访问
    # 1.打开文件
    file = open('REDME')

    # 2.操作文件 读/写
    # read方法:读取文件内容(一次性返回文件的所有内容)
    text = file.read()
    print text

    # 3.关闭文件
    # close方法:负责关闭文件
    file.close()

    # 在开发中,通常会先编写打开和关闭的代码

    2、

    文件指针:
        文件指针标记从哪个位置开始读取数据
        第一次打开文件时,通常文件指针会指向文件的开始位置
        当执行了read方法后,文件指针会移动到读取内容的末尾
    """
    # 1.打开文件
    file = open('REDME')

    # 2.操作文件 读/写
    # read方法:读取文件内容(一次性返回文件的所有内容)
    text = file.read()
    print text

    print '*' * 50

    # 第一次读取的时候,文件指针移动到了文件的末尾
    # 再次调用不会读取到任何内容

    text = file.read()
    print text

    # 3.关闭文件
    # close方法:负责关闭文件
    file.close()

    3、

    # 1.打开文件
    file = open('/home/kiosk/file')

    # 2.操作文件 读/写
    # read方法:读取文件内容(一次性返回文件的所有内容)
    text = file.read()
    print text

    # 打印输入内容的长度
    print type(text)
    print len(text)

    print '*' * 50
    text = file.read()
    print text
    print len(text)

    # 3.关闭文件
    # close方法:负责关闭文件
    file.close()

    4、

    打开文件的方式:
        name = open('文件名','访问方式')


    """
    # 以写的方式打开文件,如果文件存在会被覆盖,如果文件不存在,创建新文件
    #1.打开文件
    file = open('REDME','w')
    # 2.写入文件
    file.write('hello')
    # 3.关闭文件
    file.close()

    5、

    # 以追加方式打开文件
    # 如果该文件存在,文件指针会放在文件的末尾
    # 如果文件不存在,创建文件并写入
    # 1.打开文件
    file = open('REDME','a')
    # 2.写入文件
    file.write('linux')
    # 3.关闭文件
    file.close()

    6、

    按行读取文件
            read方法默认会把文件的所有内容一次性读到内存
            如果文件太大,对内存的占用会非常严重
    readline方法:
        readline方法可以一次性读取一行内容
        方法执行后,会把文件指针移动到下一行,准备再次读取
    """
    # 读取大文件的正确姿势

    file = open('REDME')
    # 为什么要写成死循环:因为我们不知道要读取的文件有多少行
    while True:
        text = file.readline()
        # 如果文件指针到文件的最后一行,那么就读不到内容了
        if not text:
            break
        # 每读取一个行,末尾都已经有一个\n
        print text
    file.close()

    7、

    # 1.打开文件
    # 源文件以只读的方式打开
    file_read = open('REDME')
    # 目标文件以写的方式打开
    file_write = open('README_COPY','w')

    # 从源文件中读取内容
    text = file_read.read()
    # 将读取到的内容写到目标文件中
    file_write.write(text)

    # 关闭文件
    file_read.close()
    file_write.close()

    8、

    # 1.打开文件
    file_read = open('REDME')
    file_write = open('README_COPY','w')

    # 读写
    while True:
        text = file_read.readline()
        if not text:
            break
        file_write.write(text)

    # 关闭
    file_read.close()
    file_write.close()

    二(文件操作2)

    关键字with在不需要访问文件后将其关闭,在这个程序中,
    我们调用了open(),但没有调用close();你也可以调用open()和close来打开
    和关闭文件,但这样做时,如果程序存在bug,导致close()语句没有执行,
    文件将不会关闭,未妥善地关闭文件可能会导致数据丢失或受损,
    如果在程序中过早地调用close(),
    你会发现需要使用文件时它已经关闭(无法访问),
    这会导致更多地错误,你并非在任何情况下都能轻松地确定关闭文件地恰当时机
    通过使用with结构,可让python去确定,
    你只管打开文件,并在需要时使用它,
    python会在合适的时候自动将其关闭


    """
    1、

    with open('pi_digits') as file_object:
        contents = file_object.read()
        print contents

    2、

    filename = 'pi_digits'
    with open(filename) as file_object:
        for line in file_object:
            print line

    3、

    filename = 'pi_digits'
    with open(filename) as file_object:
        lines = file_object.readline()
    for line in lines:
        print line

    4、

    filename = 'linux'
    with open(filename,'w') as file_object:
        file_object.write('I love python.\n')
        file_object.write('I love linux.')

    5、

    filename = 'linux'
    with open(filename,'a') as file_object:
        file_object.write('I love python.\n')
        file_object.write('I love linux.')

    三、模块

    test1:

    title = '模块1'
    # 函数
    def say_hello():
        print '我是%s' % title
    # 类
    class Cat(object):
        pass

    test2:

    title = '模块2'
    # 函数
    def say_hello():
        print '我是%s' % title
    # 类
    class Dog(object):
        pass

    1、

    # 在导入模块时,每个导入应独占一行
    import test1
    import test2

    test1.say_hello()
    test2.say_hello()

    cat = test1.Cat()
    print cat

    dog = test2.Dog()
    print dog

    2、

    # 使用as指定模块的别名(大驼峰命名法)
    import test1 as CatXi
    import test2 as DogXi

    CatXi.say_hello()
    DogXi.say_hello()

    cat = CatXi.Cat()
    print cat

    dog = DogXi.Dog()
    print dog

    3、

    from test1 import Cat
    from test2 import say_hello

    say_hello()
    miaomiao = Cat()
    print miaomiao

    4、

    from test1 import Cat
    from test2 import say_hello   # 此时test2的say_hello会被覆盖,不能显示
    from test1 import say_hello
    say_hello()
    miaomiao = Cat()
    print miaomiao


    5、

    from test1 import  Cat
    from test2 import say_hello
    from test1  import say_hello  as  test1_say_hello
    say_hello()
    miaomiao = Cat()
    print miaomiao
    test1_say_hello()

    6、

    python的解释器在导入模块的时候,会:
    1、搜索当前目录指定的模块文件,如果有就直接导入
    2、如果没有,再搜索系统目录
    注意:在开发时,给文件起名,不要和系统模块文件重名

    """
    import random
    rand = random.randint(0,10)
    print rand

    test09:

    #全局变量、函数、类直接执行的代码不是向外界提供的工具
    def say_hello():
        print 'hello hello'

    say_hello()

    1、

    import  test09

    test10:

    __name__属性
    可以做到,测试模块的代码只在测试情况下被运行,而在被导入时不会执行
    __name__是python的一个内置属性,记录着一个字符串,如果是被其他文件导入
    时,__name__就是文件名(模块名),如果是当前执行的程序,__name__就是__main__
    """
    #全局变量、函数、类直接执行的代码不是向外界提供的工具
    def say_hello():
        print 'hello hello'
    # 如果直接再模块中输入print __name__得到的是__main__
    if __name__ == '__main__':
        print __name__
    # 文件被导入时,能够直接被执行的代码不需要被执行
        print 'lily 开发的程序'
        say_hello()

    1、

    在很多python文件中会看到以下格式的代码
      #导入模块
      #定义全部变量
      #定义类
      #定义函数

      #再代码的下方
      def main():
          pass
      if  __name__ =='__main__':
          main()
    """
    import  test10

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  • 【转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/python-5/index.html#N1004E】 Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法: .read()、....

    【转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/python-5/index.html#N1004E


    Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法: .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示,但对于连续的面向行的处理,它却是不必要的,并且如果文件大于可用内存,则不可能实现这种处理。

    .readline() 和 .readlines() 非常相似。它们都在类似于以下的结构中使用:


    Python .readlines() 示例

            fh = open('c:\\autoexec.bat')
             for  line in  fh.readlines(): 
             print  line
     
          

     

    .readline() 和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件,象 .read() 一样。

    .readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表,该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。

    另一方面,.readline() 每次只读取一行,通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时,才应该使用 .readline()。

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python读取linux内存