Python'da mevcut CPU ve RAM kullanımı nasıl sağlanır?


336

Python'da mevcut sistem durumunu (mevcut CPU, RAM, boş disk alanı, vb.) Almanın tercih ettiğiniz yolu nedir? * Nix ve Windows platformları için bonus puanlar.

Bunu araştırmamdan çıkarmanın birkaç olası yolu var gibi görünüyor:

  1. Gibi bir kütüphaneyi kullanarak PSI (şu anda görünüyor aktif gelişmemiş ve çoklu platformda desteklenmiyor) ya da benzer bir şey pystatgrab (yine hiçbir etkinlik görünüyor 2007'den bu yana ve Windows için destek).

  2. Böyle bir kullanma gibi platforma özel kodu kullanarak os.popen("ps")* Nix sistemleri için ve ya benzeri MEMORYSTATUSde ctypes.windll.kernel32(bkz ActiveState bu tarifi , Windows platformu için). Bu kod parçacıklarıyla birlikte bir Python sınıfı yerleştirilebilir.

Bu yöntemler kötü değil, ama aynı şeyi yapmanın zaten iyi desteklenen, çok platformlu bir yolu var mı?


Dinamik içe aktarımları kullanarak kendi çoklu platform kitaplığınızı oluşturabilirsiniz: "if sys.platform == 'win32': win_sysstatus'u sysstatus olarak içe aktarın; başka" ...
John Fouhy

1
App Engine'de de çalışan bir şeye sahip olmak güzel olurdu.
Attila O.

Paketlerin yaşı önemli mi? Birisi ilk seferinde onları haklı çıkarsa, neden hala doğru olmaz?
Paul Smith

Yanıtlar:


411

Psutil kütüphanesi , çeşitli platformlarda CPU, RAM vb. Hakkında bilgi verir:

psutil, ps, top ve Windows görev yöneticisi gibi araçlar tarafından sunulan birçok işlevi uygulayan Python'u kullanarak taşınabilir bir şekilde çalışan işlemler ve sistem kullanımı (CPU, bellek) hakkında bilgi almak için bir arabirim sağlayan bir modüldür.

Şu anda Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD ve NetBSD'yi hem 32 bit hem de 64 bit mimarileri destekliyor ve Python sürümleri 2.6'dan 3.5'e kadar (Python 2.4 ve 2.5 kullanıcıları 2.1.3 sürümünü kullanabilir).


Bazı örnekler:

#!/usr/bin/env python
import psutil
# gives a single float value
psutil.cpu_percent()
# gives an object with many fields
psutil.virtual_memory()
# you can convert that object to a dictionary 
dict(psutil.virtual_memory()._asdict())
# you can have the percentage of used RAM
psutil.virtual_memory().percent
79.2
# you can calculate percentage of available memory
psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total
20.8

Daha fazla kavram ve ilgi alanı konsepti sağlayan diğer belgeler:


33
OSX'te benim için çalıştı $ pip install psutil:; >>> import psutil; psutil.cpu_percent()ve >>> psutil.virtual_memory()güzel bir vmem nesnesi döndürür:vmem(total=8589934592L, available=4073336832L, percent=52.6, used=5022085120L, free=3560255488L, active=2817949696L, inactive=513081344L, wired=1691054080L)
ocaklar

12
Bunu psutil kütüphanesi olmadan nasıl yaparsınız?
BigBrownBear00

2
@ user1054424 Python'da kaynak adı verilen yerleşik bir kütüphane var . Bununla birlikte, onunla yapabileceğiniz en fazla şey, tek bir python işleminin kullandığı belleği ve / veya alt süreçlerini almaktır. Ayrıca çok doğru görünmüyor. Hızlı bir test, kaynağın mac'umun yardımcı programından yaklaşık 2 MB uzakta olduğunu gösterdi .
Austin A

12
@ BigBrownBear00 sadece psutil kaynağını kontrol edin;)
Mehulkumar

1
@Jon Cage merhaba Jon, boş ve kullanılabilir bellek arasındaki farkı kontrol edebilir miyim? Analiz için belleğe ne kadar veri yükleyebileceğimi belirlemek için psutil.virtual_memory () kullanmayı planlıyorum. Yardımınız için teşekkürler!
AiRiFiEd

66

Psutil kütüphanesini kullanın . Ubuntu 18.04'te pip, 1-30-2019 itibariyle 5.5.0'ı (en son sürüm) yükledi. Eski sürümler biraz farklı davranabilir. Python'da yaparak psutil sürümünüzü kontrol edebilirsiniz:

from __future__ import print_function  # for Python2
import psutil
print(psutil.__versi‌​on__)

Bellek ve CPU istatistikleri almak için:

from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory())  # physical memory usage
print('memory % used:', psutil.virtual_memory()[2])

virtual_memory(Lü) yüzde bellek sistemi çapında kullanılan olacaktır. Ubuntu 18.04'te bu benim için yüzde birkaç fazla tahmin edildi.

Geçerli Python örneği tarafından kullanılan belleği de alabilirsiniz:

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)

bu da Python betiğinizin geçerli bellek kullanımını sağlar.

Psutil için pypi sayfasında daha derinlemesine örnekler var .


32

Yalnızca Linux için: Yalnızca stdlib bağımlılığına sahip RAM kullanımı için tek astar:

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

edit: belirtilen çözüm OS bağımlılığı


1
Çok kullanışlı! Okunabilir birimlerinde doğrudan elde etmek için: os.popen('free -th').readlines()[-1].split()[1:]. Bu satırın bir dize listesi döndürdüğünü unutmayın.
iipr

python:3.8-slim-busterYokfree
Martin Thoma

21

Aşağıdaki kodlar, harici kütüphaneler olmadan benim için çalıştı. Python 2.7.9'da test ettim

CPU kullanımı

import os

    CPU_Pct=str(round(float(os.popen('''grep 'cpu ' /proc/stat | awk '{usage=($2+$4)*100/($2+$4+$5)} END {print usage }' ''').readline()),2))

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

Ve Ram Kullanımı, Toplam, Kullanılmış ve Ücretsiz

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'

1
Sence grepve awkdaha iyi Python dize işleme ile halledilir olurdu?
Reinderien

Şahsen awk'a aşina olmayan, aşağıdaki cpu kullanım snippet'inin korkunç bir versiyonunu yaptı. Çok kullanışlı, teşekkürler!
Jay

3
Bu kodun harici kütüphaneler kullanmadığını söylemek saçmadır. Aslında, bunlar grep, awk ve free'in kullanılabilirliğine çok bağımlıdır. Bu, yukarıdaki kodu taşınabilir değildir. OP, "* nix ve Windows platformları için bonus puanlar" ifadesini kullandı.
Kaptan Lepton

10

İşte bir süre önce bir araya getirdiğim bir şey, sadece pencereler ama yapmanız gerekenlerin bir kısmını almanıza yardımcı olabilir.

Türetilmiş: "sys kullanılabilir bellek için" http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa455130.aspx

"bireysel işlem bilgileri ve python komut dosyası örnekleri" http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/scripts/default.mspx?mfr=true

NOT: WMI arabirimi / işlemi de geçerli yöntem ihtiyaçlarımı karşıladığı için burada kullanmıyorum benzer görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir, ancak bir gün bunu genişletmek veya iyileştirmek gerekiyorsa, WMI araçlarını uygun bir şekilde araştırmak isteyebilirsiniz .

Python için WMI:

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

Kod:

'''
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


GlobalMemoryStatus yerine GlobalMemoryStatusEx kullanın, eskisi hatalı değerler döndürebilir.
phobie

7
from x import *İfadelerden kaçınmalısınız ! Ana ad alanını karıştırır ve diğer işlevlerin ve değişkenlerin üzerine yazarlar.
phobie

6

Bunun için olağan bilgi kaynağını kullanmayı seçtik çünkü boş bellekte anlık dalgalanmalar bulabildik ve meminfo veri kaynağını sorgulamanın yardımcı olduğunu düşündük . Bu aynı zamanda önceden ayrıştırılmış birkaç tane daha ilgili parametre elde etmemize yardımcı oldu.

kod

import os

linux_filepath = "/proc/meminfo"
meminfo = dict(
    (i.split()[0].rstrip(":"), int(i.split()[1]))
    for i in open(linux_filepath).readlines()
)
meminfo["memory_total_gb"] = meminfo["MemTotal"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_free_gb"] = meminfo["MemFree"] / (2 ** 20)
meminfo["memory_available_gb"] = meminfo["MemAvailable"] / (2 ** 20)

Referans çıktı (daha fazla analiz için tüm yeni satırları çıkardık)

MemTotal: 1014500 kB MemFree: 562680 kB Mem Mevcut: 646364 kB Tamponlar: 15144 kB Önbellek: 210720 kB SwapCached: 0 kB Etkin: 261476 kB Etkin değil: 128888 kB Etkin (anon): 167092 kB Etkin değil (20on8 kB Etkin (dosya)) : 94384 kB Etkin değil (dosya): 108000 kB Kullanılmayan: 3652 kB Kilitli: 3652 kB DeğiştirmeToplam: 0 kB DeğiştirmeÜcretsiz: 0 kB Kirli: 0 kB Geri yazma: 0 kB Anon Sayfalar: 168160 kB Eşleme: 81352 kB Shmem: 21060 kB Döşeme: 34492 kB SReclaimable: 18044 kB ÖNLEM: 16448 kB ÇekirdekStack: 2672 kB SayfaTabloları: 8180 kB NFS_Unstable: 0 kB Sıçrama: 0 kB Geri YazımTmp: 0 kB Taahhüt Sınırı: 507248 kB Taahhütlü: AS: 1038756 kB VmallocTotal: 3438BBVmallocTotal: 3438BB 0 kB AnonHugePages: 88064 kB CmaToplam: 0 kB CmaÜcretsiz: 0 kB2048 kB DirectMap4k: 43008 kB DirectMap2M: 1005568 kB


Beklendiği gibi çalışmıyor gibi görünüyor: stackoverflow.com/q/61498709/562769
Martin Thoma

4

Bu cevaplar Python 2 için yazılmış gibi hissediyorum ve her durumda hiç kimse resourcePython 3 için kullanılabilir standart paket bahsetmedi. Verilen bir sürecin (varsayılan olarak çağrı Python süreci) kaynak limitlerini elde etmek için komutlar sağlar . Bu, bir bütün olarak sistem tarafından kaynakların mevcut kullanımını elde etmekle aynı şey değildir , ancak "Bu komut dosyasıyla yalnızca X çok RAM kullandığımdan emin olmak istiyorum" gibi aynı sorunların bazılarını çözebilir.


3

"... mevcut sistem durumu (mevcut CPU, RAM, boş disk alanı, vb.)" Ve "* nix ve Windows platformları" elde etmek zor bir kombinasyon olabilir.

İşletim sistemleri bu kaynakları yönetme biçimlerinden temel olarak farklıdır. Aslında, neyin sistem olarak neyin uygulama zamanı olarak sayıldığını tanımlamak gibi temel kavramlarda farklılık gösterirler.

"Boş disk alanı"? "Disk alanı" ne sayılır? Tüm cihazların tüm bölümleri? Çoklu önyükleme ortamındaki yabancı bölümlere ne dersiniz?

Windows ve * nix arasında bunu mümkün kılan yeterince açık bir fikir birliği olduğunu sanmıyorum. Aslında, Windows adı verilen çeşitli işletim sistemleri arasında bir fikir birliği bile olmayabilir. Hem XP hem de Vista için çalışan tek bir Windows API var mı?


4
df -hWindows ve * nix'te "disk alanı" sorusunu yanıtlar.
jfs

4
@JFSebastian: Hangi Windows'lar? Windows XP Pro'dan 'df' tanınmadı ... hata mesajı alıyorum. Neyi kaçırıyorum?
S.Lott

3
Windows'a da yeni programlar yükleyebilirsiniz.
jfs

2

CPU kullanımı için bu komut dosyası:

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()

1
  • CPU ayrıntıları için psutil kütüphanesini kullanın

    https://psutil.readthedocs.io/en/latest/#cpu

  • RAM Frekansı için (MHz cinsinden ) yerleşik Linux kütüphanesi dmidecode'u kullanın ve çıktıyı biraz değiştirin;). bu komutun root iznine ihtiyacı vardır, bu nedenle şifrenizi de girin. mypass yerine parolanızı koyarak aşağıdaki övgüyü kopyalamanız yeterlidir

import os

os.system("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2")

------------------- Çıktı ---------------------------
1600 MT / s
Bilinmiyor
1600 MT / s
Bilinmiyor 0

  • daha spesifik olarak
    [i for i in os.popen("echo mypass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2").read().split(' ') if i.isdigit()]

-------------------------- çıktı ----------------------- -
['1600', '1600']


biraz daha açıklama ekle
Paras Korat

1

Bir almak için hat-by-line programın bellek ve zaman analizi, kullanıyorum önermek memory_profilerve line_profiler.

Kurulum:

# Time profiler
$ pip install line_profiler
# Memory profiler
$ pip install memory_profiler
# Install the dependency for a faster analysis
$ pip install psutil

Ortak bölüm, ilgili dekoratörleri kullanarak analiz etmek istediğiniz işlevi belirtmenizdir.

Örnek: Python dosyamda main.pyanaliz etmek istediğim birkaç fonksiyon var . Bunlardan biri linearRegressionfit(). @profileBana zaman ve bellek ile ilgili olarak kod profili yardımcı dekoratör kullanmanız gerekir : Zaman ve Bellek.

İşlev tanımında aşağıdaki değişiklikleri yapın

@profile
def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    lr=LinearRegression()
    model=lr.fit(Xt,Yt)
    predict=lr.predict(Xts)
    # More Code

İçin Zaman Profil Yöntemi ,

Çalıştırmak:

$ kernprof -l -v main.py

Çıktı

Total time: 0.181071 s
File: main.py
Function: linearRegressionfit at line 35

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
    35                                           @profile
    36                                           def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    37         1         52.0     52.0      0.1      lr=LinearRegression()
    38         1      28942.0  28942.0     75.2      model=lr.fit(Xt,Yt)
    39         1       1347.0   1347.0      3.5      predict=lr.predict(Xts)
    40                                           
    41         1       4924.0   4924.0     12.8      print("train Accuracy",lr.score(Xt,Yt))
    42         1       3242.0   3242.0      8.4      print("test Accuracy",lr.score(Xts,Yts))

İçin Bellek Profil Yöntemi ,

Çalıştırmak:

$ python -m memory_profiler main.py

Çıktı

Filename: main.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    35  125.992 MiB  125.992 MiB   @profile
    36                             def linearRegressionfit(Xt,Yt,Xts,Yts):
    37  125.992 MiB    0.000 MiB       lr=LinearRegression()
    38  130.547 MiB    4.555 MiB       model=lr.fit(Xt,Yt)
    39  130.547 MiB    0.000 MiB       predict=lr.predict(Xts)
    40                             
    41  130.547 MiB    0.000 MiB       print("train Accuracy",lr.score(Xt,Yt))
    42  130.547 MiB    0.000 MiB       print("test Accuracy",lr.score(Xts,Yts))

Ayrıca, bellek profil sonuçları da kullanılarak çizilebilir matplotlibkullanarak

$ mprof run main.py
$ mprof plot

resim açıklamasını buraya girin Not: Test edildi

line_profiler sürüm == 3.0.2

memory_profiler sürüm == 0.57.0

psutil sürüm == 5.7.0



0

@Hrabal tarafından yapılan cpu kullanım koduna dayanarak, bunu kullanıyorum:

from subprocess import Popen, PIPE

def get_cpu_usage():
    ''' Get CPU usage on Linux by reading /proc/stat '''

    sub = Popen(('grep', 'cpu', '/proc/stat'), stdout=PIPE, stderr=PIPE)
    top_vals = [int(val) for val in sub.communicate()[0].split('\n')[0].split[1:5]]

    return (top_vals[0] + top_vals[2]) * 100. /(top_vals[0] + top_vals[2] + top_vals[3])

-12

İyi desteklenen çok platformlu bir kütüphane olduğuna inanmıyorum. Python'un kendisinin C dilinde yazıldığını unutmayın, böylece herhangi bir kütüphane, yukarıda önerdiğiniz gibi hangi işletim sistemine özgü kod snippet'inin çalıştırılacağı konusunda akıllıca bir karar verecektir.


1
Bu cevap neden reddedildi? Bu ifade yanlış mı?
EAzevedo

4
çünkü psutil, muhtemelen ops ihtiyaçlarına uyan iyi desteklenen çok platformlu bir kütüphanedir
amadain
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.