From c068394f9bbbbacbe1b8910302b47702cd32f774 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: guanjihuan Date: Fri, 11 Jul 2025 15:35:47 +0800 Subject: [PATCH] 0.1.182 --- PyPI/setup.cfg | 2 +- PyPI/src/guan.egg-info/PKG-INFO | 2 +- PyPI/src/guan/others.py | 76 +++++++++++++++++++++++++++++---- 3 files changed, 70 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/PyPI/setup.cfg b/PyPI/setup.cfg index 150af57..03db01c 100644 --- a/PyPI/setup.cfg +++ b/PyPI/setup.cfg @@ -1,7 +1,7 @@ [metadata] # replace with your username: name = guan -version = 0.1.181 +version = 0.1.182 author = guanjihuan author_email = guanjihuan@163.com description = An open source python package diff --git a/PyPI/src/guan.egg-info/PKG-INFO b/PyPI/src/guan.egg-info/PKG-INFO index fe8442d..b09532e 100644 --- a/PyPI/src/guan.egg-info/PKG-INFO +++ b/PyPI/src/guan.egg-info/PKG-INFO @@ -1,6 +1,6 @@ Metadata-Version: 2.4 Name: guan -Version: 0.1.181 +Version: 0.1.182 Summary: An open source python package Home-page: https://py.guanjihuan.com Author: guanjihuan diff --git a/PyPI/src/guan/others.py b/PyPI/src/guan/others.py index 2d4f811..77546a5 100644 --- a/PyPI/src/guan/others.py +++ b/PyPI/src/guan/others.py @@ -301,26 +301,86 @@ def get_memory_info(): used_memory_percent = memory_info.percent return total_memory, used_memory, available_memory, used_memory_percent -# 获取CPU的平均使用率 +# 获取CPU使用率（基于性能计数器，适用于Windows系统） +def get_cpu_usage_for_windows(interval=1.0): + import time + import ctypes + from ctypes import wintypes + class FILETIME(ctypes.Structure): + _fields_ = [ + ('dwLowDateTime', wintypes.DWORD), + ('dwHighDateTime', wintypes.DWORD) + ] + kernel32 = ctypes.WinDLL('kernel32', use_last_error=True) + # 第一次采样 + idle1 = FILETIME() + kernel1 = FILETIME() + user1 = FILETIME() + kernel32.GetSystemTimes(ctypes.byref(idle1), ctypes.byref(kernel1), ctypes.byref(user1)) + time.sleep(interval) + # 第二次采样 + idle2 = FILETIME() + kernel2 = FILETIME() + user2 = FILETIME() + kernel32.GetSystemTimes(ctypes.byref(idle2), ctypes.byref(kernel2), ctypes.byref(user2)) + # 计算时间差 + def filetime_to_int(ft): + return (ft.dwHighDateTime << 32) + ft.dwLowDateTime + idle = filetime_to_int(idle2) - filetime_to_int(idle1) + kernel = filetime_to_int(kernel2) - filetime_to_int(kernel1) + user = filetime_to_int(user2) - filetime_to_int(user1) + total = kernel + user + if total == 0: + return 0.0 + return 100.0 * (total - idle) / total + +# 获取CPU使用率（基于/proc/stat，适用于Linux系统） +def get_cpu_usage_for_linux(interval=1.0): + import time + def read_cpu_stats(): + with open('/proc/stat') as f: + for line in f: + if line.startswith('cpu '): + parts = line.split() + return list(map(int, parts[1:])) + return None + stats1 = read_cpu_stats() + if not stats1: + return 0.0 + time.sleep(interval) + stats2 = read_cpu_stats() + if not stats2: + return 0.0 + idle1 = stats1[3] + stats1[4] + total1 = sum(stats1) + idle2 = stats2[3] + stats2[4] + total2 = sum(stats2) + total_delta = total2 - total1 + idle_delta = idle2 - idle1 + if total_delta == 0: + return 0.0 + return 100.0 * (total_delta - idle_delta) / total_delta + +# 使用psutil获取CPU的平均使用率 def get_cpu_usage(interval=1): import psutil cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=interval) return cpu_usage -# 获取每个CPU核心的使用率，返回列表 +# 使用psutil获取每个CPU核心的使用率，返回列表 def get_cpu_usage_array_per_core(interval=1): import psutil cpu_usage_array_per_core = psutil.cpu_percent(interval=interval, percpu=True) return cpu_usage_array_per_core -# 获取使用率最高的CPU核心的使用率 +# 使用psutil获取使用率最高的CPU核心的使用率 def get_cpu_max_usage_for_all_cores(interval=1): import guan cpu_usage_array_per_core = guan.get_cpu_usage_array_per_core(interval=interval) max_cpu_usage = max(cpu_usage_array_per_core) return max_cpu_usage -# 获取非零使用率的CPU核心的平均使用率 +# 使用psutil获取非零使用率的CPU核心的平均使用率 def get_cpu_averaged_usage_for_non_zero_cores(interval=1): import guan cpu_usage_array_per_core = guan.get_cpu_usage_array_per_core(interval=interval) @@ -328,7 +388,7 @@ def get_cpu_averaged_usage_for_non_zero_cores(interval=1): averaged_cpu_usage = sum(cpu_usage_array_per_core_new)/len(cpu_usage_array_per_core_new) return averaged_cpu_usage -# 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。 +# 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。 def get_cpu_information_for_times(interval=1, sleep_interval=0, times=60): import guan import time @@ -348,7 +408,7 @@ def get_cpu_information_for_times(interval=1, sleep_interval=0, times=60): time.sleep(sleep_interval) return cpu_information_array -# 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。 def write_cpu_information_to_file(filename='./cpu_usage', interval=1, sleep_interval=59, times=60): import guan guan.make_file(filename+'.txt') @@ -366,7 +426,7 @@ def write_cpu_information_to_file(filename='./cpu_usage', interval=1, sleep_inte f.write('\n') f.close() -# 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。 +# 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。 def plot_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60, max_cpu=0): import guan from datetime import datetime @@ -399,7 +459,7 @@ def plot_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60, max_cpu=0): plt.legend(legend_array) plt.show() -# 画详细的CPU的使用率图，分CPU核心画图。 +# 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。 def plot_detailed_cpu_information(filename='./cpu_usage', recent_num=60): import guan from datetime import datetime