一文解密Python进行监控进程的黑科技

更新时间：2025年07月20日 11:10:17 作者：爱吃香菜

在计算机系统管理和应用性能优化中,监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务,下面我们就来讲讲如何Python写一个简单使用的监控进程的工具吧

在计算机系统管理和应用性能优化中，监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务。Python作为一种功能强大的编程语言，可以轻松地实现这些监控任务。小编将介绍如何使用Python写一个简单使用的监控进程的CPU、内存和IO使用率的工具。

准备工作

啥也不说，先装库：psutil是一个跨平台用于获取系统信息（包括进程信息）的流行库；安装命令：

pip install psutil

监控CPU使用率

使用psutil库可以轻松地监控进程的CPU使用率。以下是一个示例代码，演示了如何监控一个指定进程的CPU使用率：

import psutil
import os
import time
 
def monitor_cpu(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
        print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")
        
if __name__ == "__main__":
    target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
    monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
    monitor_cpu(target_process_id, monitoring_duration)

通过cpu_percent() 获取进程的CPU使用率，然后调整interval参数，控制采样时间间隔，再加个循环，就实现了不停获取数据信息的小脚本，自己可以扩展将结果写入文件或者数据库种用来持久化输出了。

监控内存使用率

psutil库的memory_info()方法可以获取进程的内存占用，废话不多说上代码：

import psutil
import os
import time
 
def monitor_memory(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        memory_info = process.memory_info()
        memory_percent = process.memory_percent()
        print(f"内存使用量: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB")
        print(f"内存使用率: {memory_percent:.2f}%")
        time.sleep(1)
       
        
if __name__ == "__main__":
    target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
    monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
    monitor_memory(target_process_id, monitoring_duration)

其中rss属性可以获取实际使用物理内存，memory_info() 获取进程的内存信息，简短的代码就实现了内存监控，可以自己适当扩展了。

监控IO使用率

psutil库的io_counters()方法可以监控进程的IO操作，废话不多说，上代码：

import psutil
import os
import time
 
def monitor_io(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        io_counters = process.io_counters()
        print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes}") # 要变成MB，需要除1024/1024
        print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes}")
        time.sleep(1)
        
if __name__ == "__main__":
    target_process_id = os.getpid()  # 替换为你要监控的进程ID
    monitoring_duration = 60  # 监控持续时间（秒）
    monitor_io(target_process_id, monitoring_duration)

io_counters()方法返回了进程的IO计数器信息，可以读取和写入的字节数。

小工具代码整合

上面3个小函数已经实现了监控我门常规的信息了，现在我们的要求是要同时监控，而不是监控完这个再监控那个，对吧。so 小编使用异步编程来简单带大伙玩一下，完整代码如下：

import asyncio
import time
 
import psutil
 
 
async def monitor_io(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        io_counters = process.io_counters()
        print(f"读取字节数: {io_counters.read_bytes / 1024 / 1024} MB")
        print(f"写入字节数: {io_counters.write_bytes / 1024 / 1024} MB")
        await asyncio.sleep(1)
 
 
async def monitor_memory(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        memory_info = process.memory_info()
        memory_percent = process.memory_percent()
        print(f"内存使用量: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB")
        print(f"内存使用率: {memory_percent:.2f}%")
        await asyncio.sleep(1)
 
 
async def monitor_cpu(process_id, duration):
    process = psutil.Process(process_id)
    start_time = time.time()
 
    while time.time() - start_time < duration:
        cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
        print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")
        await asyncio.sleep(1)
 
 
async def main():
    process_id = int(input("请输入进程ID："))
    duration = int(input("请输入监控时长（秒）："))
 
    tasks = [
        monitor_io(process_id, duration),
        monitor_memory(process_id, duration),
        monitor_cpu(process_id, duration)
    ]
 
    await asyncio.gather(*tasks)
 
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

到此这篇关于一文解密Python进行监控进程的黑科技的文章就介绍到这了,更多相关Python监控进程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

python web.py服务器与客户端的实现示例
本文介绍了使用Python的web.py库搭建一个简单的Web服务器,并演示了自定义端口、URL映射以及POST和GET请求的处理,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
2025-10-10
使用Python开发一个图片OCR管理和文章下载工具
在日常工作中,我们经常面临两个零碎但繁琐的需求,一是管理大量的OCR（文字识别）图片素材,二是看到优质的公众号文章,想把里面的图片批量下载下来保存素材,下面我们就来看看如何使用Python将这两个功能整合到一个工具中吧
2025-12-12
python基础中的文件对象详解
这篇文章主要为大家介绍了python基础中的文件对象，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
2022-01-01
pytorch搭建模型的五大层次级别解读(由浅入深)
这篇文章主要介绍了pytorch搭建模型的五大层次级别(由浅入深)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
2023-06-06
Python实现图片添加文字
这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现图片添加文字，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
2019-11-11
python删除csv文件的行列
这篇文章主要介绍了python删除csv文件中的某几列或行，主要介绍了python对csv删除的方法，感兴趣的同学可以参考学习
2021-04-04
Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道
这篇文章主要为大家介绍了Python深度学习中pytorch神经网络多输入多输出通道的详解有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
2021-10-10
Python编程之字符串模板(Template)用法实例分析
这篇文章主要介绍了Python编程之字符串模板(Template)用法,结合具体实例形式分析了Python字符串模板的功能、定义与使用方法,需要的朋友可以参考下
2017-07-07
Python中4种实现数值的交换方式
这篇文章主要介绍了Python中4种实现数值的交换方式，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
2022-08-08
Python使用OpenPyXL处理Excel表格
这篇文章主要介绍了Python使用OpenPyXL处理Excel表格,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-07-07