当前位置: 首页 > news >正文

查询资源消耗

import subprocess

def get_cpu_usage(pid, duration):
output = subprocess.check_output([‘pidstat’, ‘-d’, ‘-p’, str(pid), ‘1’, str(duration)]).decode(‘utf-8’)
lines = output.strip().split(’\n’)
cpu_usage = []
for line in lines[4:]:
fields = line.split()
cpu_usage.append(float(fields[6]))
max_cpu = max(cpu_usage)
avg_cpu = sum(cpu_usage) / len(cpu_usage)
return max_cpu, avg_cpu

def get_memory_usage(pid, duration):
output = subprocess.check_output([‘pidstat’, ‘-r’, ‘-p’, str(pid), ‘1’, str(duration)]).decode(‘utf-8’)
lines = output.strip().split(’\n’)
mem_usage = []
for line in lines[4:]:
fields = line.split()
mem_usage.append(float(fields[6]))
max_mem = max(mem_usage)
avg_mem = sum(mem_usage) / len(mem_usage)
return max_mem, avg_mem

def get_disk_io(pid, duration):
output = subprocess.check_output([‘pidstat’, ‘-d’, ‘-p’, str(pid), ‘1’, str(duration)]).decode(‘utf-8’)
lines = output.strip().split(’\n’)
disk_io = []
for line in lines[4:]:
fields = line.split()
disk_io.append(float(fields[5]))
max_disk_io = max(disk_io)
avg_disk_io = sum(disk_io) / len(disk_io)
return max_disk_io, avg_disk_io

def get_net_io(pid, duration):
output = subprocess.check_output([‘pidstat’, ‘-n’, ‘-p’, str(pid), ‘1’, str(duration)]).decode(‘utf-8’)
lines = output.strip().split(’\n’)
net_io = []
for line in lines[4:]:
fields = line.split()
net_io.append(float(fields[4]) + float(fields[7]))
max_net_io = max(net_io)
avg_net_io = sum(net_io) / len(net_io)
return max_net_io, avg_net_io

pid = 12345 # 替换为你需要测试的进程的PID
duration = 10 # 替换为你的测试时长

max_cpu, avg_cpu = get_cpu_usage(pid, duration)
max_mem, avg_mem = get_memory_usage(pid, duration)
max_disk_io, avg_disk_io = get_disk_io(pid, duration)
max_net_io, avg_net_io = get_net_io(pid, duration)

print(f"CPU 最大值: {max_cpu}% 平均值: {avg_cpu}%")
print(f"内存 最大值: {max_mem} 平均值: {avg_mem}")
print(f"磁盘IO 最大值: {max_disk_io} 平均值: {avg_disk_io}")
print(f"网络流量 最大值: {max_net_io} 平均值: {avg_net_io}")

相关文章:

查询资源消耗

import subprocess def get_cpu_usage(pid, duration): output subprocess.check_output([‘pidstat’, ‘-d’, ‘-p’, str(pid), ‘1’, str(duration)]).decode(‘utf-8’) lines output.strip().split(’\n’) cpu_usage [] for line in lines[4:]: fields line.spli…...

conda: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘activate‘

参考:https://github.com/conda/conda/issues/13022 输入后重启terminal即可...

新鲜速递:Spring Cloud Alibaba环境在Spring Boot 3时代的快速搭建

了解 首先,Spring Cloud Alibaba使用的是Nacos作为服务注册和服务发现的中间件。 能力在提供者那里,而消费者只需知道提供者提供哪些服务,而无需关心提供者在哪里,实际调用过程如下图 准备工作 1、需要下载并安装Nacos最新版…...

网络-网络状态网络速度

文章目录 前言一、网络状态二、网络速度 前言 本文主要记录如何监听网络状态和网络速度。 一、网络状态 获取当前网络状态: navigator.onLine // true:在线 false:离线监听事件:online(联网) 和 offline(断网) windo…...

ACL访问控制列表的解析和配置

ACL的解析 个人简介 ACL - Access Control List 访问控制列表 策略 ------行为 允许/拒绝 ACL --包含两种 标准ACL 扩展ACL 标准ACL:只能针对源IP地址做限制 针对路由条目的限制 -路由策略 思科编号:1-99之间或1300-1999 扩展ACL:针对…...

记一次使用vue-markdown在vue中解析markdown格式文件,并自动生成目录大纲

先上效果图 如图所示,在网页中,能直接解析markdown文档,并且生成目录大纲,也支持点击目录标题跳转到对应栏目中,下面就来讲讲是如何实现此功能的。 1、下载vue-markdown yarn add vue-markdown 2、在页面中渲染markdo…...

力扣每日一题35:搜索插入的位置

题目描述: 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 示例 1: 输入: nums [1,3,5,6], target 5…...

Iptabels的相关描述理解防火墙的必读文章

Iptabels是与Linux内核集成的包过滤防火墙系统,几乎所有的linux发行版本都会包含Iptables的功能。如果 Linux 系统连接到因特网或 LAN、服务器或连接 LAN 和因特网的代理服务器, 则Iptables有利于在 Linux 系统上更好地控制 IP 信息包过滤和防火墙配置。…...

Maven 构建项目测试

在上一章节中我们学会了如何使用 Maven 创建 Java 应用。接下来我们要学习如何构建和测试这个项目。 进入 C:/MVN 文件夹下&#xff0c;打开 consumerBanking 文件夹。你将看到有一个 pom.xml 文件&#xff0c;代码如下&#xff1a; <project xmlns"http://maven.apa…...

机器学习 - 似然函数:概念、应用与代码实例

目录 一、概要二、什么是似然函数数学定义似然与概率的区别重要性举例 三、似然函数与概率密度函数似然函数&#xff08;Likelihood Function&#xff09;定义例子 概率密度函数&#xff08;Probability Density Function, PDF&#xff09;定义 区别与联系 四、最大似然估计&am…...

LeetCode 热题 100-49. 字母异位词分组

题目描述 给你一个字符串数组&#xff0c;请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。 字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。 示例 1: 输入: strs [“eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”] 输出: [[“bat”],[“n…...

TensorFlow入门(十九、softmax算法处理分类问题)

softmax是什么? Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数,输出值只有两种(0、1,或-1、1或0、x),而实际现实生活中往往需要对某一问题进行多种分类。例如之前识别图片中模糊手写数字的例子,这个时候就需要使用softmax算法。 softmax的算法逻辑 如果判断输入属于某一个类的概率大于属于其…...

刷题用到的非常有用的函数c++(持续更新)

阅读导航 字符串处理类一、stoi()&#xff08;将字符串转换为整数类型&#xff09;二、to_string()&#xff08;将整数类型转换为字符串类型&#xff09;三、stringstream函数&#xff08;将一个字符串按照指定的分隔符进行分词&#xff09; 字符串处理类 一、stoi()&#xff…...

黑客技术(网络安全)——自学思路

如果你想自学网络安全&#xff0c;首先你必须了解什么是网络安全&#xff01;&#xff0c;什么是黑客&#xff01;&#xff01; 1.无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域&#xff0c;都有攻与防两面性&#xff0c;例如 Web 安全技术&#xff0c;既有 Web 渗透2.也有 Web 防…...

lNmp安装:

一、LNMP LNMP架构是目前成熟的企业网站应用模式之一&#xff0c;指的是协同工作的一整套系统和相关软件&#xff0c; 能够提供动态Web站点服务及其应用开发环境。LNMP是一个缩写词&#xff0c;具体包括Linux操作系统、nginx网站服务器、MySQL数据库服务器、 PHP&#xff08;或…...

Fisher辨别分析

问题要求 在UCI数据集上的Iris和Sonar数据上验证算法的有效性。训练和测试样本有三种方式&#xff08;三选一&#xff09;进行划分&#xff1a; &#xff08;一&#xff09; 将数据随机分训练和测试&#xff0c;多次平均求结果 &#xff08;二&#xff09;K折交叉验证 &…...

【Zookeeper专题】Zookeeper选举Leader源码解析

目录 前言阅读建议课程内容一、ZK Leader选举流程回顾二、源码流程图三、Leader选举模型图 学习总结 前言 为什么要看源码&#xff1f;说实在博主之前看Spring源码之前没想过这个问题。因为我在看之前就曾听闻大佬们说过【JavaCoder三板斧&#xff1a;Java&#xff0c;Mysql&a…...

机器学习之自训练协同训练

前言 监督学习往往需要大量的标注数据&#xff0c; 而标注数据的成本比较高 &#xff0e; 因此 &#xff0c; 利用大量的无标注数据来提高监督学习的效果有着十分重要的意义&#xff0e; 这种利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的方式称为 半监督学习 &#xff08; Semi…...

ubuntu 通过apt-get快速安装 docker

在使用 apt-get 安装 Docker 之前,你需要确保你的系统已经准备好并且已经更新了软件包列表。以下是在 Ubuntu 系统上使用 apt-get 安装 Docker 的步骤: 更新软件包列表: sudo apt-get update 安装依赖软件包,以确保可以通过 HTTPS 使用存储库: sudo apt-get install apt-t…...

C++医院影像科PACS源码:三维重建、检查预约、胶片打印、图像处理、测量分析等

PACS连接DICOM接口的医疗器械&#xff08;如CT、MRI、CR、DR、DSA、各种窥镜成像系统设备等&#xff09;&#xff0c;实现图像无损传输&#xff0c;实现DICOM胶片打印机回传打印功能&#xff0c;支持各种图像处理&#xff0c;可以进行窗技术调节&#xff0c;与登记台管理系统共…...

测试微信模版消息推送

进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”&#xff0c;无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息&#xff1a; 关注测试号&#xff1a;扫二维码关注测试号。 发送模版消息&#xff1a; import requests da…...

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地

借阿里云中企出海大会的东风&#xff0c;以**「云启出海&#xff0c;智联未来&#xff5c;打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办&#xff0c;现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx

&#x1f9fe; 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先&#xff0c;你可以运行以下命令查看可用版本&#xff1a; apt-cache madison nginx-core输出示例&#xff1a; nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及&#xff0c;充电桩作为核心配套设施&#xff0c;其安全性与可靠性备受关注。然而&#xff0c;在高温、高负荷运行环境下&#xff0c;充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显&#xff0c;成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

实现弹窗随键盘上移居中

实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中&#xff0c;可以通过监听键盘的显示和隐藏事件&#xff0c;动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度&#xff0c;并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”

2025年#高考 将在近日拉开帷幕&#xff0c;#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考&#xff0c;#时间同步 不再是辅助功能&#xff0c;而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考&#xff0c;40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕&#xff0c;江西、…...

Springboot社区养老保险系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;社区养老保险系统小程序被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

LeetCode - 199. 二叉树的右视图

题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 右视图是指从树的右侧看&#xff0c;对于每一层&#xff0c;只能看到该层最右边的节点。实现思路是&#xff1a; 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...

排序算法总结(C++)

目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指&#xff1a;同样大小的样本 **&#xff08;同样大小的数据&#xff09;**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...