0.1.182
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e65ea73992
commit
c068394f9b
@ -1,7 +1,7 @@
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[metadata]
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# replace with your username:
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name = guan
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version = 0.1.181
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version = 0.1.182
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author = guanjihuan
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author_email = guanjihuan@163.com
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description = An open source python package
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@ -1,6 +1,6 @@
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Metadata-Version: 2.4
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||||
Name: guan
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Version: 0.1.181
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Version: 0.1.182
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Summary: An open source python package
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Home-page: https://py.guanjihuan.com
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Author: guanjihuan
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@ -301,26 +301,86 @@ def get_memory_info():
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used_memory_percent = memory_info.percent
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return total_memory, used_memory, available_memory, used_memory_percent
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# 获取CPU的平均使用率
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# 获取CPU使用率（基于性能计数器，适用于Windows系统）
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def get_cpu_usage_for_windows(interval=1.0):
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import time
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import ctypes
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from ctypes import wintypes
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class FILETIME(ctypes.Structure):
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_fields_ = [
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('dwLowDateTime', wintypes.DWORD),
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('dwHighDateTime', wintypes.DWORD)
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]
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kernel32 = ctypes.WinDLL('kernel32', use_last_error=True)
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# 第一次采样
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idle1 = FILETIME()
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kernel1 = FILETIME()
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user1 = FILETIME()
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kernel32.GetSystemTimes(ctypes.byref(idle1), ctypes.byref(kernel1), ctypes.byref(user1))
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time.sleep(interval)
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# 第二次采样
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idle2 = FILETIME()
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||||
kernel2 = FILETIME()
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user2 = FILETIME()
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||||
kernel32.GetSystemTimes(ctypes.byref(idle2), ctypes.byref(kernel2), ctypes.byref(user2))
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# 计算时间差
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def filetime_to_int(ft):
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return (ft.dwHighDateTime << 32) + ft.dwLowDateTime
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idle = filetime_to_int(idle2) - filetime_to_int(idle1)
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kernel = filetime_to_int(kernel2) - filetime_to_int(kernel1)
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user = filetime_to_int(user2) - filetime_to_int(user1)
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total = kernel + user
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if total == 0:
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return 0.0
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return 100.0 * (total - idle) / total
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# 获取CPU使用率（基于/proc/stat，适用于Linux系统）
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def get_cpu_usage_for_linux(interval=1.0):
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import time
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def read_cpu_stats():
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with open('/proc/stat') as f:
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for line in f:
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if line.startswith('cpu '):
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parts = line.split()
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return list(map(int, parts[1:]))
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return None
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stats1 = read_cpu_stats()
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if not stats1:
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return 0.0
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time.sleep(interval)
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||||
stats2 = read_cpu_stats()
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if not stats2:
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return 0.0
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||||
idle1 = stats1[3] + stats1[4]
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total1 = sum(stats1)
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idle2 = stats2[3] + stats2[4]
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||||
total2 = sum(stats2)
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total_delta = total2 - total1
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idle_delta = idle2 - idle1
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||||
if total_delta == 0:
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return 0.0
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||||
return 100.0 * (total_delta - idle_delta) / total_delta
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# 使用psutil获取CPU的平均使用率
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def get_cpu_usage(interval=1):
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import psutil
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cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=interval)
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return cpu_usage
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||||
# 获取每个CPU核心的使用率，返回列表
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||||
# 使用psutil获取每个CPU核心的使用率，返回列表
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||||
def get_cpu_usage_array_per_core(interval=1):
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||||
import psutil
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||||
cpu_usage_array_per_core = psutil.cpu_percent(interval=interval, percpu=True)
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||||
return cpu_usage_array_per_core
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||||
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||||
# 获取使用率最高的CPU核心的使用率
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||||
# 使用psutil获取使用率最高的CPU核心的使用率
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||||
def get_cpu_max_usage_for_all_cores(interval=1):
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import guan
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||||
cpu_usage_array_per_core = guan.get_cpu_usage_array_per_core(interval=interval)
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||||
max_cpu_usage = max(cpu_usage_array_per_core)
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||||
return max_cpu_usage
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||||
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||||
# 获取非零使用率的CPU核心的平均使用率
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||||
# 使用psutil获取非零使用率的CPU核心的平均使用率
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||||
def get_cpu_averaged_usage_for_non_zero_cores(interval=1):
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||||
import guan
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||||
cpu_usage_array_per_core = guan.get_cpu_usage_array_per_core(interval=interval)
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||||
@ -328,7 +388,7 @@ def get_cpu_averaged_usage_for_non_zero_cores(interval=1):
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||||
averaged_cpu_usage = sum(cpu_usage_array_per_core_new)/len(cpu_usage_array_per_core_new)
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||||
return averaged_cpu_usage
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||||
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||||
# 在一定数量周期内得到CPU的使用率信息。默认为1秒钟收集一次，(interval+sleep_interval)*times 为收集的时间范围，范围默认为60秒，即1分钟后返回列表，总共得到60组数据。其中，数字第一列和第二列分别是平均值和最大值。
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||||
# 使用psutil在一定数量周期内得到CPU的使用率信息。默认为1秒钟收集一次，(interval+sleep_interval)*times 为收集的时间范围，范围默认为60秒，即1分钟后返回列表，总共得到60组数据。其中，数字第一列和第二列分别是平均值和最大值。
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||||
def get_cpu_information_for_times(interval=1, sleep_interval=0, times=60):
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||||
import guan
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import time
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||||
@ -348,7 +408,7 @@ def get_cpu_information_for_times(interval=1, sleep_interval=0, times=60):
|
||||
time.sleep(sleep_interval)
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||||
return cpu_information_array
|
||||
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||||
# 将得到的CPU的使用率信息写入文件。默认为1分钟收集一次，(interval+sleep_interval)*times 为收集的时间范围，范围默认为60分钟，即1小时写入文件一次，总共得到60组数据。其中，数字第一列和第二列分别是平均值和最大值。
|
||||
# 使用psutil获取CPU的使用率，将得到的CPU的使用率信息写入文件。默认为1分钟收集一次，(interval+sleep_interval)*times 为收集的时间范围，范围默认为60分钟，即1小时写入文件一次，总共得到60组数据。其中，数字第一列和第二列分别是平均值和最大值。
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||||
def write_cpu_information_to_file(filename='./cpu_usage', interval=1, sleep_interval=59, times=60):
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import guan
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guan.make_file(filename+'.txt')
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@ -366,7 +426,7 @@ def write_cpu_information_to_file(filename='./cpu_usage', interval=1, sleep_inte
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f.write('\n')
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f.close()
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||||
# 画CPU的使用率图。默认为画最近的60个数据，以及不画CPU核心的最大使用率。
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# 使用psutil获取CPU的使用率，画CPU的使用率图。默认为画最近的60个数据，以及不画CPU核心的最大使用率。
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def plot_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60, max_cpu=0):
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import guan
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from datetime import datetime
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@ -399,7 +459,7 @@ def plot_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60, max_cpu=0):
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plt.legend(legend_array)
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plt.show()
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# 画详细的CPU的使用率图，分CPU核心画图。
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# 使用psutil获取CPU的使用率，画详细的CPU的使用率图，分CPU核心画图。
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def plot_detailed_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60):
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import guan
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from datetime import datetime
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