黄色网页视频 I 影音先锋日日狠狠久久 I 秋霞午夜毛片 I 秋霞一二三区 I 国产成人片无码视频 I 国产 精品 自在自线 I av免费观看网站 I 日本精品久久久久中文字幕5 I 91看视频 I 看全色黄大色黄女片18 I 精品不卡一区 I 亚洲最新精品 I 欧美 激情 在线 I 人妻少妇精品久久 I 国产99视频精品免费专区 I 欧美影院 I 欧美精品在欧美一区二区少妇 I av大片网站 I 国产精品黄色片 I 888久久 I 狠狠干最新 I 看看黄色一级片 I 黄色精品久久 I 三级av在线 I 69色综合 I 国产日韩欧美91 I 亚洲精品偷拍 I 激情小说亚洲图片 I 久久国产视频精品 I 国产综合精品一区二区三区 I 色婷婷国产 I 最新成人av在线 I 国产私拍精品 I 日韩成人影音 I 日日夜夜天天综合

Python獲取單個程序CPU使用情況趨勢圖

系統 1912 0

本文定位:已將CPU歷史數據存盤,等待可視化進行分析,可暫時沒有思路。
前面一篇文章(//www.jb51.net/article/61956.htm)提到過在linux下如何用python將top命令的結果進行存盤,本文是它的后續。

python中我們可以用matplotlib很方便的將數據可視化,比如下面的代碼:

復制代碼 代碼如下:

import matplotlib.pyplot as plt

list1 = [1,2,3]
list2 = [4,5,9]
plt.plot(list1,list2)
plt.show()

執行效果如下:

Python獲取單個程序CPU使用情況趨勢圖_第1張圖片

上面只是給plot函數傳了兩個list數據結構,show一下圖形就出來了……哈哈,很方便吧!
獲取CPU趨勢圖就用這個了!
可我們現在得到的數據沒那么友好,比如我現在有個文件(file.txt),內容如下:

復制代碼 代碼如下:

Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 7.7%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 76.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 7.7%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 9.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 8.3%us, 8.3%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st

其中,第一列為時間,第六列為CPU的idle值。

要從這組數據中得出CPU使用情況趨勢圖,我們就要做些工作了。

下面是代碼,這里提供一個思路,需要的朋友拷回去改一下吧:

復制代碼 代碼如下:

#coding:utf-8
'''
????? File????? : cpuUsage.py
????? Author??? : Mike
????? E-Mail??? : Mike_Zhang@live.com
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import string

def getCpuInfData(fileName):
??? ret = {}
??? f = open(fileName,"r")
??? lineList = f.readlines()
??? for line in lineList:
??????? tmp = line.split()
??????? sz = len(tmp)
??????? t_key = string.atoi(tmp[0]) # 得到key
??????? t_value = 100.001-string.atof(line.split(':')[1].split(',')[3].split('%')[0]) # 得到value
??????? print t_key,t_value???
??????? if not ret.has_key(t_key) :
??????????? ret[t_key] = []
??????? ret[t_key].append(t_value)
??? f.close()
??? return ret
???
retMap1 = getCpuInfData("file.txt")
# 生成CPU使用情況趨勢圖
list1 = retMap1.keys()
list1.sort()
list2 = []
for i in list1:list2.append(retMap1[i])
plt.plot(list1,list2)
plt.show()

好,就這些了,希望對你有幫助。


更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主

微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號聯系: 360901061

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點擊下面給點支持吧,站長非常感激您!手機微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。

【本文對您有幫助就好】

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描上面二維碼支持博主2元、5元、10元、自定義金額等您想捐的金額吧,站長會非常 感謝您的哦!!!

發表我的評論
最新評論 總共0條評論