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python实现可视化动态CPU性能监控

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psutil

python

12 下载量 182 浏览量 2020-12-24 13:49:28 上传评论收藏 65KB PDF 举报

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本文实例为大家分享了python可视化动态CPU性能监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下打算开发web性能监控，以后会去学js，现在用matp来补救下，在官网有此类模板，花了一点时间修改了下，有兴趣的可以去官网看看。基于matplotoilb和psutil，matplotoilb是有名的数据数据可视化工具，psutil是性能监控工具，所以你需要这两个环境，本文不多说环境的安装。以下是代码： #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.a

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python实现可视化动态实现可视化动态CPU性能监控性能监控

本文实例为大家分享了python可视化动态CPU性能监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下

打算开发web性能监控，以后会去学js，现在用matp来补救下，在官网有此类模板，花了一点时间修改了下，有兴趣的可以去

官网看看。

基于matplotoilb和psutil，matplotoilb是有名的数据数据可视化工具，psutil是性能监控工具，所以你需要这两个环境，本文不

多说环境的安装。

以下是代码：

#!/usr/bin/env python

#-*-coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as animation

import psutil

def data_gen(t=0): #设置xy变量

x = 0

y = 1

while True:

y = psutil.cpu_percent(interval=1) #获取cpu数值,1s获取一次。

x += 1

yield x,y

def init():

ax.set_xlim(0, 10) #起始x 1-10

ax.set_ylim(0, 100) #设置y相当于0%-100%

del xdata[:] del ydata[:] line.set_data(xdata, ydata)

return line,

fig, ax = plt.subplots()

line, = ax.plot([], [], lw=2) #线像素比

ax.grid()

xdata, ydata = [], []

def run(data):

# update the data

t, y = data

xdata.append(t)

ydata.append(y)

xmin, xmax = ax.get_xlim()

if t >= xmax: #表格随数据移动

ax.set_xlim(xmin+10, xmax+10)

ax.figure.canvas.draw()

line.set_data(xdata, ydata)

return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10,

repeat=False, init_func=init)

plt.show()

下面是效果图，还有很多地方不完善，以后会花点时间完成。

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