Comment obtenir L'utilisation actuelle du CPU et de la RAM en Python?

utiliser la bibliothèque psutil . Pour moi sur Ubuntu, pip installé 0.4.3. Vous pouvez vérifier votre version de psutil en faisant ceci en Python:

from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.__versi‌​on__)

Pour obtenir un peu de mémoire et de CPU stats:

from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory()) #  physical memory usage

j'aime aussi faire ceci:

import os
import psutil
pid = os.getpid()
py = psutil.Process(pid)
memoryUse = py.memory_info()[0]/2.**30  # memory use in GB...I think
print('memory use:', memoryUse)

qui donne l'utilisation courante de la mémoire de votre script Python.

il y a quelques exemples plus approfondis sur le pypi page pour 4.3.0 et 0.5.0 .

Pour Ubuntu 16 et 14, l'installation à partir de pip m'a donné la version 4.3.0, qui n'a pas la méthode phymem_usage (). Pour obtenir 0.5.0 , vous pouvez être en mesure de faire pip install psutil==0.5.0 , ou télécharger le tar.GZ file , puis do

tar -xvzf psutil-0.5.0.tar.gz‌​
cd psutil-0.5.0
sudo python setup.py install

ci-dessous codes, sans bibliothèques externes travaillé pour moi. J'ai testé à Python 2.7.9

utilisation CPU

import os

    CPU_Pct=str(round(float(os.popen('''grep 'cpu ' /proc/stat | awk '{usage=(+)*100/(++)} END {print usage }' ''').readline()),2))

    #print results
    print("CPU Usage = " + CPU_Pct)

et utilisation de la mémoire vive, Total, utilisé et libre

import os
mem=str(os.popen('free -t -m').readlines())
"""
Get a whole line of memory output, it will be something like below
['             total       used       free     shared    buffers     cached\n', 
'Mem:           925        591        334         14         30        355\n', 
'-/+ buffers/cache:        205        719\n', 
'Swap:           99          0         99\n', 
'Total:        1025        591        434\n']
 So, we need total memory, usage and free memory.
 We should find the index of capital T which is unique at this string
"""
T_ind=mem.index('T')
"""
Than, we can recreate the string with this information. After T we have,
"Total:        " which has 14 characters, so we can start from index of T +14
and last 4 characters are also not necessary.
We can create a new sub-string using this information
"""
mem_G=mem[T_ind+14:-4]
"""
The result will be like
1025        603        422
we need to find first index of the first space, and we can start our substring
from from 0 to this index number, this will give us the string of total memory
"""
S1_ind=mem_G.index(' ')
mem_T=mem_G[0:S1_ind]
"""
Similarly we will create a new sub-string, which will start at the second value. 
The resulting string will be like
603        422
Again, we should find the index of first space and than the 
take the Used Memory and Free memory.
"""
mem_G1=mem_G[S1_ind+8:]
S2_ind=mem_G1.index(' ')
mem_U=mem_G1[0:S2_ind]

mem_F=mem_G1[S2_ind+8:]
print 'Summary = ' + mem_G
print 'Total Memory = ' + mem_T +' MB'
print 'Used Memory = ' + mem_U +' MB'
print 'Free Memory = ' + mem_F +' MB'

une doublure pour L'utilisation de la RAM avec dépendance stdlib:

import os
tot_m, used_m, free_m = map(int, os.popen('free -t -m').readlines()[-1].split()[1:])

voici quelque chose que j'ai assemblé il y a un moment, c'est windows seulement, mais peut vous aider à obtenir une partie de ce que vous devez faire.

dérivé de: "pour sys disponible mem" http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

" informations de processus individuelles et exemples de script python" http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

NOTE: le Interface/processus WMI est également disponible pour effectuer des tâches similaires Je ne l'utilise pas ici parce que la méthode actuelle couvre mes besoins, mais si un jour il est nécessaire d'étendre ou d'améliorer cela, alors pourrait vouloir étudier les outils WMI disponibles.

WMI pour python:

http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html

le code:

'''
Monitor window processes

derived from:
>for sys available mem
http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

> individual process information and python script examples
http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

NOTE: the WMI interface/process is also available for performing similar tasks
        I'm not using it here because the current method covers my needs, but if someday it's needed
        to extend or improve this module, then may want to investigate the WMI tools available.
        WMI for python:
        http://tgolden.sc.sabren.com/python/wmi.html
'''

__revision__ = 3

import win32com.client
from ctypes import *
from ctypes.wintypes import *
import pythoncom
import pywintypes
import datetime


class MEMORYSTATUS(Structure):
    _fields_ = [
                ('dwLength', DWORD),
                ('dwMemoryLoad', DWORD),
                ('dwTotalPhys', DWORD),
                ('dwAvailPhys', DWORD),
                ('dwTotalPageFile', DWORD),
                ('dwAvailPageFile', DWORD),
                ('dwTotalVirtual', DWORD),
                ('dwAvailVirtual', DWORD),
                ]


def winmem():
    x = MEMORYSTATUS() # create the structure
    windll.kernel32.GlobalMemoryStatus(byref(x)) # from cytypes.wintypes
    return x    


class process_stats:
    '''process_stats is able to provide counters of (all?) the items available in perfmon.
    Refer to the self.supported_types keys for the currently supported 'Performance Objects'

    To add logging support for other data you can derive the necessary data from perfmon:
    ---------
    perfmon can be run from windows 'run' menu by entering 'perfmon' and enter.
    Clicking on the '+' will open the 'add counters' menu,
    From the 'Add Counters' dialog, the 'Performance object' is the self.support_types key.
    --> Where spaces are removed and symbols are entered as text (Ex. # == Number, % == Percent)
    For the items you wish to log add the proper attribute name in the list in the self.supported_types dictionary,
    keyed by the 'Performance Object' name as mentioned above.
    ---------

    NOTE: The 'NETFramework_NETCLRMemory' key does not seem to log dotnet 2.0 properly.

    Initially the python implementation was derived from:
    http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true
    '''
    def __init__(self,process_name_list=[],perf_object_list=[],filter_list=[]):
        '''process_names_list == the list of all processes to log (if empty log all)
        perf_object_list == list of process counters to log
        filter_list == list of text to filter
        print_results == boolean, output to stdout
        '''
        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread

        self.process_name_list = process_name_list
        self.perf_object_list = perf_object_list
        self.filter_list = filter_list

        self.win32_perf_base = 'Win32_PerfFormattedData_'

        # Define new datatypes here!
        self.supported_types = {
                                    'NETFramework_NETCLRMemory':    [
                                                                        'Name',
                                                                        'NumberTotalCommittedBytes',
                                                                        'NumberTotalReservedBytes',
                                                                        'NumberInducedGC',    
                                                                        'NumberGen0Collections',
                                                                        'NumberGen1Collections',
                                                                        'NumberGen2Collections',
                                                                        'PromotedMemoryFromGen0',
                                                                        'PromotedMemoryFromGen1',
                                                                        'PercentTimeInGC',
                                                                        'LargeObjectHeapSize'
                                                                     ],

                                    'PerfProc_Process':              [
                                                                          'Name',
                                                                          'PrivateBytes',
                                                                          'ElapsedTime',
                                                                          'IDProcess',# pid
                                                                          'Caption',
                                                                          'CreatingProcessID',
                                                                          'Description',
                                                                          'IODataBytesPersec',
                                                                          'IODataOperationsPersec',
                                                                          'IOOtherBytesPersec',
                                                                          'IOOtherOperationsPersec',
                                                                          'IOReadBytesPersec',
                                                                          'IOReadOperationsPersec',
                                                                          'IOWriteBytesPersec',
                                                                          'IOWriteOperationsPersec'     
                                                                      ]
                                }

    def get_pid_stats(self, pid):
        this_proc_dict = {}

        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
        if not self.perf_object_list:
            perf_object_list = self.supported_types.keys()

        for counter_type in perf_object_list:
            strComputer = "."
            objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
            objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")

            query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
            colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread        

            if len(colItems) > 0:        
                for objItem in colItems:
                    if hasattr(objItem, 'IDProcess') and pid == objItem.IDProcess:

                            for attribute in self.supported_types[counter_type]:
                                eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
                                this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)

                            this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
                            break

        return this_proc_dict      


    def get_stats(self):
        '''
        Show process stats for all processes in given list, if none given return all processes   
        If filter list is defined return only the items that match or contained in the list
        Returns a list of result dictionaries
        '''    
        pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
        proc_results_list = []
        if not self.perf_object_list:
            perf_object_list = self.supported_types.keys()

        for counter_type in perf_object_list:
            strComputer = "."
            objWMIService = win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")
            objSWbemServices = objWMIService.ConnectServer(strComputer,"root\cimv2")

            query_str = '''Select * from %s%s''' % (self.win32_perf_base,counter_type)
            colItems = objSWbemServices.ExecQuery(query_str) # "Select * from Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process")# changed from Win32_Thread

            try:  
                if len(colItems) > 0:
                    for objItem in colItems:
                        found_flag = False
                        this_proc_dict = {}

                        if not self.process_name_list:
                            found_flag = True
                        else:
                            # Check if process name is in the process name list, allow print if it is
                            for proc_name in self.process_name_list:
                                obj_name = objItem.Name
                                if proc_name.lower() in obj_name.lower(): # will log if contains name
                                    found_flag = True
                                    break

                        if found_flag:
                            for attribute in self.supported_types[counter_type]:
                                eval_str = 'objItem.%s' % (attribute)
                                this_proc_dict[attribute] = eval(eval_str)

                            this_proc_dict['TimeStamp'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.') + str(datetime.datetime.now().microsecond)[:3]
                            proc_results_list.append(this_proc_dict)

            except pywintypes.com_error, err_msg:
                # Ignore and continue (proc_mem_logger calls this function once per second)
                continue
        return proc_results_list     


def get_sys_stats():
    ''' Returns a dictionary of the system stats'''
    pythoncom.CoInitialize() # Needed when run by the same process in a thread
    x = winmem()

    sys_dict = { 
                    'dwAvailPhys': x.dwAvailPhys,
                    'dwAvailVirtual':x.dwAvailVirtual
                }
    return sys_dict


if __name__ == '__main__':
    # This area used for testing only
    sys_dict = get_sys_stats()

    stats_processor = process_stats(process_name_list=['process2watch'],perf_object_list=[],filter_list=[])
    proc_results = stats_processor.get_stats()

    for result_dict in proc_results:
        print result_dict

    import os
    this_pid = os.getpid()
    this_proc_results = stats_processor.get_pid_stats(this_pid)

    print 'this proc results:'
    print this_proc_results

http://monkut.webfactional.com/blog/archive/2009/1/21/windows-process-memory-logging-python

"... état actuel du système (CPU actuel, RAM, espace disque libre, etc.) "Et" *plates-formes nix et Windows " peuvent être une combinaison difficile à réaliser.

les systèmes d'exploitation sont fondamentalement différents dans la façon dont ils gèrent ces ressources. En effet, ils diffèrent dans les concepts de base comme définir ce qui compte comme système et ce qui compte comme temps d'application.

"espace disque Libre"? Ce qui compte comme "espace disque?"Toutes les partitions de tous les appareils? Qu'en est-il des partitions étrangères dans un environnement multi-boot?

Je ne pense pas qu'il y ait un consensus assez clair entre Windows et *nix qui rende cela possible. En effet, il n'y a peut-être même pas de consensus entre les différents systèmes d'exploitation appelés Windows. Existe-t-il une API Windows unique qui fonctionne à la fois pour XP et Vista?

j'ai l'impression que ces réponses ont été écrites pour Python 2, et dans tous les cas personne n'a mentionné le paquet standard resource disponible pour Python 3. Il fournit des commandes pour obtenir la ressource limits d'un processus donné (le processus Python appelant par défaut). Ce n'est pas la même chose que d'obtenir le utilisation des ressources par le système dans son ensemble, mais il pourrait résoudre certains des mêmes des problèmes comme par exemple "je veux m'assurer que je n'utilise que X beaucoup de RAM avec ce script."

vous pouvez utiliser psutil ou psmem avec subprocess exemple de code

import subprocess
cmd =   subprocess.Popen(['sudo','./ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) 
out,error = cmd.communicate() 
memory = out.splitlines()

référence http://techarena51.com/index.php/how-to-install-python-3-and-flask-on-linux /

https://github.com/Leo-g/python-flask-cmd

nous avons choisi d'utiliser la source d'information habituelle pour cela parce que nous pouvions trouver des fluctuations instantanées dans la mémoire libre et nous avons pensé que la source de données meminfo était utile. Cela nous a également aidé à obtenir quelques paramètres plus liés qui ont été prédéfinis.

Code

import os
....
memory_usage = os.popen("cat /proc/meminfo").read()

sortie de référence (nous avons dépouillé toutes les lignes pour une analyse plus poussée)

MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB Memav available: 646364 kB Tampons: 15144 ko de Cache: 210720 ko SwapCached: 0 ko Active: 261476 ko Inactif: 128888 kB actif (anon): 167092 kB inactif (anon): 20888 kB Active(fichier): 94384 ko Inactif(fichier): 108000 ko Unevictable: 3652 ko Mlocked: 3652 ko SwapTotal: 0 ko SwapFree: 0 ko Sale: 0 ko écriture Différée: 0 kB AnonPages: 168160 kB Maped: 81352 kB Shmem: 21060 kB Slab: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB SUnreclaim: 16448 kB KernelStack: 2672 kB PageTables: 8180 ko NFS_Unstable: 0 ko Bounce: 0 ko WritebackTmp: 0 ko CommitLimit: 507248 kB Committed_AS: 1038756 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB Hardcarecorrupted: 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaTotal: 0 kB CmaFree: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M :1005568 kB

ce script pour L'usage CPU:

import os

def get_cpu_load():
    """ Returns a list CPU Loads"""
    result = []
    cmd = "WMIC CPU GET LoadPercentage "
    response = os.popen(cmd + ' 2>&1','r').read().strip().split("\r\n")
    for load in response[1:]:
       result.append(int(load))
    return result

if __name__ == '__main__':
    print get_cpu_load()

Je ne crois pas qu'il existe une bibliothèque multi-plateforme bien supportée. Rappelez-vous que Python lui-même est écrit en C de sorte que n'importe quelle bibliothèque va simplement prendre une décision intelligente au sujet du code snippet spécifique à L'OS à exécuter, comme vous l'avez suggéré ci-dessus.