脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Python获取CPU趋势图

Python获取单个程序CPU使用情况趋势图

 更新时间：2015年03月10日 10:59:22   投稿：junjie  
这篇文章主要介绍了Python获取单个程序CPU使用情况趋势图,本文使用matplotlib将数据可视化,需要的朋友可以参考下

本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。
前面一篇文章（https://www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。

python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：

复制代码 代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

list1 = [1,2,3]
list2 = [4,5,9]
plt.plot(list1,list2)
plt.show()

执行效果如下：

上面只是给plot函数传了两个list数据结构，show一下图形就出来了……哈哈，很方便吧！
获取CPU趋势图就用这个了！
可我们现在得到的数据没那么友好，比如我现在有个文件(file.txt)，内容如下：

复制代码 代码如下:

Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 7.7%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 76.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 7.7%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 9.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 8.3%us, 8.3%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st

其中，第一列为时间，第六列为CPU的idle值。

要从这组数据中得出CPU使用情况趋势图，我们就要做些工作了。

下面是代码，这里提供一个思路，需要的朋友拷回去改一下吧：

复制代码 代码如下:

#coding:utf-8
'''
      File      : cpuUsage.py
      Author    : Mike
      E-Mail    : Mike_Zhang@live.com
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import string

def getCpuInfData(fileName):
    ret = {}
    f = open(fileName,"r")
    lineList = f.readlines()
    for line in lineList:
        tmp = line.split()
        sz = len(tmp)
        t_key = string.atoi(tmp[0]) # 得到key
        t_value = 100.001-string.atof(line.split(':')[1].split(',')[3].split('%')[0]) # 得到value
        print t_key,t_value   
        if not ret.has_key(t_key) :
            ret[t_key] = []
        ret[t_key].append(t_value)
    f.close()
    return ret
   
retMap1 = getCpuInfData("file.txt")
# 生成CPU使用情况趋势图
list1 = retMap1.keys()
list1.sort()
list2 = []
for i in list1:list2.append(retMap1[i])
plt.plot(list1,list2)
plt.show()

好，就这些了，希望对你有帮助。

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • python+mysql实现个人论文管理系统

    python+mysql实现个人论文管理系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了python+mysql实现个人论文管理系统，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-10-10
  • Python设计模式之模板方法模式实例详解

    Python设计模式之模板方法模式实例详解

    这篇文章主要介绍了Python设计模式之模板方法模式,结合实例形式较为详细的分析了模板方法模式的概念、原理及Python定义、使用模板方法模式相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-01-01
  • Python使用Tkinter实现机器人走迷宫

    Python使用Tkinter实现机器人走迷宫

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python使用Tkinter实现机器人走迷宫，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-01-01
  • Tensorflow环境搭建的方法步骤

    Tensorflow环境搭建的方法步骤

    本篇文章主要介绍了Tensorflow环境搭建的方法步骤，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-02-02
  • Django+zTree构建组织架构树的方法

    Django+zTree构建组织架构树的方法

    zTree是一个开源的依靠JQuery实现的多功能树插件，具有性能优异、配置灵活、功能强大的特点，这篇文章主要介绍了Django+zTree构建组织架构树,需要的朋友可以参考下
    2019-08-08
  • Pandas中DataFrame常用操作指南

    Pandas中DataFrame常用操作指南

    DataFrame是pandas最常用的对象,其类似于excel中的表格,完成数据读取后,数据就以DataFrame数据结构存储在内存中,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas中DataFrame常用操作的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-06-06
  • Python元组 tuple的概念与基本操作详解【定义、创建、访问、计数、推导式等】

    Python元组 tuple的概念与基本操作详解【定义、创建、访问、计数、推导式等】

    这篇文章主要介绍了Python元组 tuple的概念与基本操作,结合实例形式详细分析了Python元组的定义、创建、访问、计数、推导式等常见操作技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • python删除列表元素del,pop(),remove()及clear()

    python删除列表元素del,pop(),remove()及clear()

    这篇文章主要介绍了python删除列表元素del,pop(),remove()及clear()，列表元素能增加就可以删除，这里要给大家介绍的是删除列表元素，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
    2022-03-03
  • Python数据结构之循环链表详解

    Python数据结构之循环链表详解

    循环链表 (Circular Linked List) 是链式存储结构的另一种形式，它将链表中最后一个结点的指针指向链表的头结点，使整个链表头尾相接形成一个环形，使链表的操作更加方便灵活。本文将详细介绍一下循环链表的相关知识，需要的可以参考一下
    2022-01-01
  • 使用python加密自己的密码

    使用python加密自己的密码

    本文给大家分享的是使用python加密自己的密码的思路和代码，非常的简单实用，有需要的小伙伴可以参考下。
    2015-08-08

最新评论