pythoncpu超标

Python CPU 使用率的监控与优化

在计算机系统中，CPU（中央处理器）是最重要的硬件之一，它负责执行大部分的计算任务，对CPU的使用率进行监控和优化，对于提高系统性能和稳定性具有重要意义，本文将介绍如何使用Python来监控和优化CPU的使用率。

我们需要了解如何获取CPU的使用率，在Linux系统中，可以通过读取/proc/stat文件来获取CPU的使用率，在Windows系统中，可以通过调用WMI（Windows Management Instrumentation）接口来获取CPU的使用率，下面是一个使用Python获取Linux系统CPU使用率的示例：

def get_cpu_usage():
    with open('/proc/stat', 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    for line in lines[1:]:
        fields = line.split()
        idle = int(fields[4])
        total = sum(int(x) for x in fields[1:4])
        usage = 100 - idle / total * 100
    return usage

接下来，我们可以使用psutil库来获取更详细的CPU使用信息，如每个进程的CPU使用率，首先需要安装psutil库：

pip install psutil

可以使用以下代码获取每个进程的CPU使用率：

import psutil
def get_process_cpu_usage():
    process_cpu_percentages = []
    for process in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent']):
        process_cpu_percentages.append((process.info['pid'], process.info['name'], process.info['cpu_percent']))
    return process_cpu_percentages

有了这些信息，我们就可以对CPU使用率进行监控和优化了，我们可以定期获取CPU使用率，并将结果输出到日志文件中：

import time
from datetime import datetime
def log_cpu_usage(log_file):
    while True:
        cpu_usage = get_cpu_usage()
        timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        log_line = f'{timestamp} CPU使用率：{cpu_usage:.2f}%
'
        with open(log_file, 'a') as f:
            f.write(log_line)
        time.sleep(60)  # 每隔60秒记录一次

我们还可以根据CPU使用率来动态调整进程的优先级，以优化系统性能，当某个进程的CPU使用率超过阈值时，可以将其优先级降低：

def set_process_priority(pid, priority):
    psutil.Process(pid).nice(priority)

通过Python监控和优化CPU使用率，可以帮助我们更好地了解系统的运行状况，并采取相应的措施来提高系统性能和稳定性。