Python神器：psutil库使用详解

文章目录

• • 一、背景
  • 二、安装&基本使用
  • • • • • 1、获取CPU信息
          • 2、获取内存信息
          • 3、获取磁盘信息
          • 4、获取进程信息
          • 三、项目应用实战
          • • • • • 1、获取电脑整体的CPU、内存占用情况
                  • 2、获取指定进程的CPU和内存占用信息代码
                  • 3、将测试结果数据写入csv文件
                  • 4、封装方法为函数，以便后续直接调用
                  • 5、运行脚本
                  • 6、生成的csv文件内容
                  • 7、依赖测试数据生成趋势图，用于测试报告使用

                    一、背景

                    在Python的世界里，有一些库因其强大的功能和易用性而备受开发者们的喜爱。今天，我们要介绍的就是其中的一员——psutil库。psutil(python system and process utilities)是一个跨平台的第三方库，用于获取系统运行时的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要用于系统监控，性能分析，进程管理等场景。

                    二、安装&基本使用

                    psutil安装：

                    pip install psutil
                    

                    安装完成后，我们就可以开始使用psutil库了。下面，我们将介绍一些常用的功能。

                    1、获取CPU信息

                    psutil库可以获取CPU的使用情况。例如，我们可以使用psutil.cpu_percent(interval=1)来获取CPU的使用率。

                    import psutil
                    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
                    print(f'CPU usage: {cpu_percent}%')
                    

                    2、获取内存信息

                    我们可以使用psutil.virtual_memory()来获取系统的内存使用情况。

                    import psutil
                    mem_info = psutil.virtual_memory()
                    print(f'Total memory: {mem_info.total / (1024**3):.2f} GB')
                    print(f'Used memory: {mem_info.used / (1024**3):.2f} GB')
                    print(f'Memory usage: {mem_info.percent}%')
                    

                    3、获取磁盘信息

                    psutil库也可以获取磁盘的使用情况。例如，我们可以使用psutil.disk_usage(‘/’)来获取根目录的磁盘使用情况。

                    import psutil
                    disk_usage = psutil.disk_usage('/')
                    print(f'Total disk space: {disk_usage.total / (1024**3):.2f} GB')
                    print(f'Used disk space: {disk_usage.used / (1024**3):.2f} GB')
                    print(f'Disk usage: {disk_usage.percent}%')
                    

                    4、获取进程信息

                    psutil库还可以获取系统中运行的所有进程的信息。例如，我们可以使用psutil.pids()来获取所有进程的PID。

                    import psutil
                    pids = psutil.pids()
                    print(f'Total processes: {len(pids)}')
                    

                    三、项目应用实战

                    假设有这样的一个需求：长时间运行Pycharm程序，监控Pycharm程序的CPU/内存占用，以验证Pycharm程序在长时间打开的情况下，程序是否会存在CPU占用率升高或内存泄漏的情况。

                    基于这样的需求，我们可以使用psutil库和pandas库来完成，脚本如下：

                    1、获取电脑整体的CPU、内存占用情况

                    # 获取电脑整体的CPU、内存占用情况
                    def getMemory():
                        data = psutil.virtual_memory()
                        memory = str(int(round(data.percent))) + "%"
                        print("系统整体memory占用:"+memory)
                        return memory
                    def getCpu():
                        cpu_list=psutil.cpu_percent(percpu=True)
                        average_cpu = round(sum(cpu_list) / len(cpu_list),2)
                        cpu=str(average_cpu) + "%"
                        print("系统整体cpu占用:"+cpu)
                        return cpu
                    

                    2、获取指定进程的CPU和内存占用信息代码

                    # 获取指定进程的CPU和内存占用信息代码
                    def getMemSize(pid):
                        # 根据进程号来获取进程的内存大小
                        process = psutil.Process(pid)
                        memInfo = process.memory_info()
                        # rss: 该进程实际使用物理内存（包含共享库占用的全部内存）。
                        # vms：该进程使用的虚拟内存总量。
                        return memInfo.rss / 1024 / 1024
                    def getCpuPercent(pid):
                        # 根据进程号来获取进程的内存大小
                        p = psutil.Process(pid)
                        p_cpu = p.cpu_percent(interval=0.1)
                        cpu = round(p_cpu,2)
                        return cpu
                    def getTotalM(processName):
                        # 一个进程名对应的可能有多个进程
                        # 进程号才是进程的唯一标识符，进程名不是
                        totalM = 0
                        for i in psutil.process_iter():
                            if i.name() == processName:
                                totalM += getMemSize(i.pid)
                        print('进程占用内存：%.2f MB' % totalM)
                        finalM=round(totalM,2)
                        return finalM
                    def getTotalCPU(processName):
                        # 一个进程名对应的可能有多个进程
                        # 进程号才是进程的唯一标识符，进程名不是
                        totalCPU = 0
                        for i in psutil.process_iter():
                            if i.name() == processName:
                                totalCPU += getCpuPercent(i.pid)
                        totalCPU_convert=round(totalCPU,2)
                        finalCPU=str(totalCPU_convert)+'%'
                        print("进程占用CPU："+finalCPU)
                        return totalCPU_convert
                    

                    3、将测试结果数据写入csv文件

                    # 将测试结果数据写入csv文件
                    def writeExcel(caseName,cpu,mem,pycharmcpu,pycharmmem):
                        timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d-%H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
                        dict = {'caseName': [caseName], 'Sys_CPU': [cpu], 'Sys_Memory': [mem], 'Pycharm_Cpu': [pycharmcpu], 'Pycharm_Mem': [pycharmmem],'OperationTime':[timestamp]}
                        # 字典中的key值即为csv中列名
                        dataframe = pd.DataFrame(dict)
                        dataframe['OperationTime'] = pd.to_datetime(dataframe['OperationTime'])
                        # 将DataFrame存储为csv, mode='a'表示每一次都是追加内容而不是覆盖，header=False表示不写列名
                        dataframe.to_csv("cpuAndMemtest.csv", date_format='%Y-%m-%d-%H:%M:%S', mode='a',index=False,header=False,encoding='GBK')
                    

                    4、封装方法为函数，以便后续直接调用

                    # 封装方法为函数，以便后续直接调用
                    def getCpuAndMem(caseName,processName1):
                        memory = getMemory()
                        cpu = getCpu()
                        # 获取pycharm64.exe进程占用的CPU和内存
                        pycharmmem = getTotalM(processName1)
                        pycharmcpu = str(getTotalCPU(processName1))+'%'
                        time.sleep(1)
                        writeExcel(caseName,cpu,memory,pycharmcpu,pycharmmem)
                        print("系统整体CPU占用：%s     系统整体内存占用：%s   进程_CPU占用：%s  进程内存占用：%s"%(cpu, memory, pycharmcpu, pycharmmem))
                        print("===============================================================")
                    

                    5、运行脚本

                    

                    6、生成的csv文件内容

                    

                    7、依赖测试数据生成趋势图，用于测试报告使用

                    

                    完整的脚本代码我也上传到了我的百度网盘，需要的同学可以添加杨叔微信，加入杨叔测试交流群免费获取~

                    以上就是psutil库的一些基本用法。实际上，psutil库的功能远不止这些，它还可以获取网络接口信息，系统启动时间，当前用户信息等等。如果你是一名Python开发者，那么psutil库无疑是你的必备工具。

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                    以上就是本次的全部内容，如果对你有帮助，麻烦点个赞+收藏+关注，一键三连啦~ 欢迎关注下方我的公众号：程序员杨叔，各类文章都会第一时间在上面发布，持续分享各类测试开发知识干货，你的支持就是作者更新最大的动力。