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  • 获取cpu进程数python
    千次阅读
    2022-03-14 09:01:04
    from multiprocessing import cpu_count
    print(cpu_count())
    
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    千次阅读 2021-07-29 14:27:20
    他的使用很直观,下面是使用Paramiko封装的一个获取cpu、内存使用率的一个例子; import paramiko import time linux = ['192.168.11.111'] def connectHost(ip, uname='root', passwd='bjzh@2020#7120'): ssh = ...

    在这里插入图片描述

    获取远端设备的内存使用率和CPU使用率

    Python前辈封装了一个Paramiko模块,允许我们通过SSH对远程系统进行操作,上传和下载文件非常方便。他的使用很直观,下面是使用Paramiko封装的一个获取cpu、内存使用率的一个例子;

    import paramiko
    import time
    
    linux = ['192.168.11.111']
    
    def connectHost(ip, uname='root', passwd='bjzh@2020#7120'):
        ssh = paramiko.SSHClient()
        ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
        ssh.connect(ip, username=uname, password=passwd, port=2020)
        return ssh
    
    def MainCheck():
        try:
            while True:
    
                for a in range(len(linux)):
                    ssh = connectHost(linux[a])
                    # 查询主机名称
                    cmd = 'hostname'
                    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(cmd)
                    host_name = stdout.readlines()
                    host_name = host_name[0]
                    # 查看当前时间
                    csj = 'date +%T'
                    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(csj)
                    curr_time = stdout.readlines()
                    curr_time = curr_time[0]
    
                    # 查看cpu使用率(取三次平均值)
                    cpu = "vmstat 1 3|sed  '1d'|sed  '1d'|awk '{print $15}'"
                    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(cpu)
                    cpu = stdout.readlines()
                    cpu_usage = str(round((100 - (int(cpu[0]) + int(cpu[1]) + int(cpu[2])) / 3), 2)) + '%'
    
                    # 查看内存使用率
                    mem = "cat /proc/meminfo|sed -n '1,4p'|awk '{print $2}'"
                    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(mem)
                    mem = stdout.readlines()
                    mem_total = round(int(mem[0]) / 1024)
                    mem_total_free = round(int(mem[1]) / 1024) + round(int(mem[2]) / 1024) + round(int(mem[3]) / 1024)
                    mem_usage = str(round(((mem_total - mem_total_free) / mem_total) * 100, 2)) + "%"
                    print(host_name, curr_time, cpu_usage, mem_usage)
                    time.sleep(10)
        except:
            print("连接服务器 %s 异常" % (linux[a]))
    
    if __name__ == '__main__':
        MainCheck()
    
    

    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。

    获取CPU信息
    import psutil
    psutil.cpu_count() # CPU逻辑数量
    psutil.cpu_count(logical=False) # CPU物理核心
    
    CPU使用率,每秒刷新一次
    print(psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True))
    
    获取内存信息

    使用psutil获取物理内存和交换内存信息,分别使用:

    psutil.virtual_memory()
    psutil.virtual_memory().percent #获取内存使用率
    psutil.swap_memory()
    
    
    获取磁盘信息

    可以通过psutil获取磁盘分区、磁盘使用率和磁盘IO信息:

    psutil.disk_partitions() # 磁盘分区信息
    psutil.disk_usage('/') # 磁盘使用情况
    psutil.disk_io_counters() # 磁盘IO
    

    在这里插入图片描述

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  • ProcessPoolExecutorProcessPoolExecutorimportmultiprocessingprint(multiprocessing.cpu_count())如果是cpu密集型 i线程池数量i就是cpu逻辑核数如果是IO密集型, 最大线程就是2倍的cpu逻辑核数线程池中的线程...

    13262331.html

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    13262331.html

    ProcessPoolExecutor

    ProcessPoolExecutor

    importmultiprocessingprint(multiprocessing.cpu_count())

    如果是cpu密集型 i线程池数量i就是cpu逻辑核数

    如果是IO密集型, 最大线程数就是2倍的cpu逻辑核数

    线程池中的线程数有两个概念: 一个是核心池大小,一个是最大池大小

    如果开启的线程数量等于核心池大小了,就是进入队列,当然队列也有大小的,如果队列也满了,就会继续开启线程,如果开启的线程数等于最大线程数了,那就考虑如何处理接下来的任务:是丢弃还是中止任务

    with ProcessPoolExecutor(max_workers=200) as executor: # 这个是多进程

    executor.map(print_hello, range(num))

    但是听闻Python的多线程实际上并不能真正利用多核,所以如果使用多线程实际上还是在一个核上做并发处理。不过,如果使用多进程就可以真正利用多核,因为各进程之间是相互独立的,不共享资源,可以在不同的核上执行不同的进程,达到并行的效果

    展开全文
  • Python——获取CPU的线程数量

    千次阅读 2019-12-19 19:38:20
    1 前言 在使用PyTorch搭建目标检测模型时,...2 获取CPU的线程数量 获取CPU线程数量的代码: from multiprocessing import cpu_count print(cpu_count()) 备注: Python官方文档中关于multiprocessing.cpu_c...

    1 前言

    在使用PyTorch搭建目标检测模型时,我们需要设置最佳的数据读取的进程数量;

    我觉得,这个数量最好就设置成CPU的线程数量;

    2 获取CPU的线程数量

    获取CPU线程数量的代码:

    from multiprocessing import cpu_count
    print(cpu_count())

    备注:

    Python官方文档中关于multiprocessing.cpu_count()的功能是这样说的:

    Return the number of CPUs in the system.

    我先以为是文档描述的不准确,后来 

    Andrew Svetlov在我的Python文档Bug提交中告诉我:

    CPU as a shortcut for "logical processor" is very common in software engineering.

    所以这里的“the number of CPUs”实际上就是指的系统可以获取到的CPU逻辑核心数;如果是对于单个CPU而言,那就是当前CPU的线程数量;

    3 致谢

    感谢 Andrew Svetlov的帮助,

    原文链接如下:

    https://bugs.python.org/issue39097%3E

    展开全文
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