使用Python记录CPU内存使用率变化

总体思路

  • 使用python脚本周期性获取CPU和内存的使用率,并记录到csv文件中
  • 利用Excel/WPS表格的折线图汇出结果

运行Python脚本

  • 需要使用psutil这个包,可以直接安装python-psutil或者通过pip install psutil
  • 先给出参考代码
$ cat resource_record.py 
#!/usr/bin/python
 
import psutil
import os,datetime,time

record_interval = 0.5 # unit is second

def getMemCpu():
    data = psutil.virtual_memory()
    total = data.total
    free = data.available
    memory = str(int(round(data.percent)))+"%"
    cpu = str(psutil.cpu_percent(interval=record_interval ))+"%"
    return (cpu,memory)

def main():
    now = time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S",time.localtime(time.time()))
    fname = now+r"-report.csv"
    with open('%s' % fname,'w') as f:
        title_str = "Time, CPU ,Mem"
        print title_str
        f.write("Time, CPU ,Mem"+"\n")
        for i in xrange(999999):
            info = getMemCpu()
            tmp_str = "%4s,%5s,%4s" % (i*record_interval,info[0],info[1])
            print tmp_str
            f.write(tmp_str+"\n")

if __name__=="__main__":
    main()
~
  • 运行一段时间后ctrl+c强行中断
$ python resource_record.py 
Time, CPU ,Mem
 0.0, 1.7%, 18%
 0.5, 0.8%, 18%
 1.0, 1.6%, 18%
 1.5, 1.3%, 18%
 2.0,25.4%, 18%
 2.5,23.7%, 18%
 3.0,25.2%, 18%
 3.5,23.8%, 18%
 4.0,24.3%, 18%
 4.5,23.3%, 18%
 5.0,25.3%, 18%
...
^CTraceback (most recent call last):
  File "resource_record.py", line 29, in <module>
    main()
  File "resource_record.py", line 23, in main
    time.sleep(record_interval)
KeyboardInterrupt
  • 当前目录下多了按照日期时间命名的csv文件
$ cat 2020-04-30-11_09_22-report.csv
Time, CPU ,Mem
 0.0, 1.7%, 18%
 0.5, 0.8%, 18%
 1.0, 1.6%, 18%
 1.5, 1.3%, 18%
...

绘图

  • 将csv文件导出,用Excel或WPS打开

  • 选择插入折线图


  • 在图上右击,点“选择数据”,将Time前面的对勾去掉,点“确定”


  • 此时横轴还需要调整,“选择数据”->修改“类别”,选择第一列的数值



  • 可以看出效果了,后面就自己美化吧


  • 当前的csv文件是无法保存折线图的,需要另存为xls或xlsx文件

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,951评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,606评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,601评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,478评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,565评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,587评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,590评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,337评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,785评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,096评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,273评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,935评论 5 339
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,578评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,199评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,440评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,163评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,133评论 2 352