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,打开 consumerBanking 文件夹。你将看到有一个 pom.xml 文件,代码如下: <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(Likelihood Function)定义例子 概率密度函数(Probability Density Function, PDF)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,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()(将字符串转换为整数类型)二、to_string()(将整数类型转换为字符串类型)三、stringstream函数(将一个字符串按照指定的分隔符进行分词) 字符串处理类 一、stoi()ÿ…...

黑客技术(网络安全)——自学思路
如果你想自学网络安全,首先你必须了解什么是网络安全!,什么是黑客!! 1.无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域,都有攻与防两面性,例如 Web 安全技术,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,指的是协同工作的一整套系统和相关软件, 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,具体包括Linux操作系统、nginx网站服务器、MySQL数据库服务器、 PHP(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(三选一)进行划分: (一) 将数据随机分训练和测试,多次平均求结果 (二)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?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:Java,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, 而标注数据的成本比较高 . 因此 , 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. 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 ( 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(如CT、MRI、CR、DR、DSA、各种窥镜成像系统设备等),实现图像无损传输,实现DICOM胶片打印机回传打印功能,支持各种图像处理,可以进行窗技术调节,与登记台管理系统共…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...

DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...

UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

springboot整合VUE之在线教育管理系统简介
可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生,小白用户,想学习知识的 有点基础,想要通过项…...

STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

【从零开始学习JVM | 第四篇】类加载器和双亲委派机制(高频面试题)
前言: 双亲委派机制对于面试这块来说非常重要,在实际开发中也是经常遇见需要打破双亲委派的需求,今天我们一起来探索一下什么是双亲委派机制,在此之前我们先介绍一下类的加载器。 目录 编辑 前言: 类加载器 1. …...