使用 Python,如何以通用方式返回 CPU 使用率、内存使用率(空闲、已用等)、进程计数等信息,以便在 Linux、Windows、BSD 等上运行相同的代码?
Using Python, how can information such as CPU usage, memory usage (free, used, etc), process count, etc be returned in a generic manner so that the same code can be run on Linux, Windows, BSD, etc?
另外,只有当该操作系统确实是操作环境时,如何才能在所有上述系统上返回此信息,并且该操作系统特定于该操作系统的代码正在运行?
Alternatively, how could this information be returned on all the above systems with the code specific to that OS being run only if that OS is indeed the operating environment?
关于跨平台:你最好的选择可能是编写特定于平台的代码,然后有条件地导入它.例如
Regarding cross-platform: your best bet is probably to write platform-specific code, and then import it conditionally. e.g.
import sys
if sys.platform == 'win32':
import win32_sysinfo as sysinfo
elif sys.platform == 'darwin':
import mac_sysinfo as sysinfo
elif 'linux' in sys.platform:
import linux_sysinfo as sysinfo
#etc
print 'Memory available:', sysinfo.memory_available()
对于特定资源,正如 Anthony 指出的,您可以在 linux 下访问 /proc.对于 Windows,您可以在 Microsoft Script存储库.我不知道在哪里可以获得有关 Mac 的此类信息,但我可以想到一个很棒的网站,您可以在其中询问:-)
For specific resources, as Anthony points out you can access /proc under linux. For Windows, you could have a poke around at the Microsoft Script Repository. I'm not sure where to get that kind of information on Macs, but I can think of a great website where you could ask :-)
这篇关于如何在 Python 中返回系统信息?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持html5模板网!
如何在 Python 中将货币字符串转换为浮点数?How do I convert a currency string to a floating point number in Python?(如何在 Python 中将货币字符串转换为浮点数?)
在 Pandas 中解析多索引 Excel 文件Parsing a Multi-Index Excel File in Pandas(在 Pandas 中解析多索引 Excel 文件)
pandas 时间序列 between_datetime 函数?pandas timeseries between_datetime function?( pandas 时间序列 between_datetime 函数?)
pandas 重新采样到每月的特定工作日pandas resample to specific weekday in month( pandas 重新采样到每月的特定工作日)
在 Pandas 中合并/组合两个具有不同频率时间序列Merging/combining two dataframes with different frequency time series indexes in Pandas?(在 Pandas 中合并/组合两个具有不同频率时间序列索
Python - 如何标准化时间序列数据Python - how to normalize time-series data(Python - 如何标准化时间序列数据)