直接貼代碼

import subprocess
 
def get_system_stats():
    # 通過 shell 命令獲取 CPU 使用率和內存使用率
    cpu_command = "top -bn1 | grep '%Cpu(s)' | awk '{print $2}'"
    memory_command = "free | grep Mem | awk '{print $3/$2 * 100.0}'"
    
    # 執(zhí)行命令并獲取輸出結果
    cpu_result = subprocess.check_output(cpu_command, shell=True).decode().strip()
    memory_result = subprocess.check_output(memory_command, shell=True).decode().strip()
    
    # 轉換結果為浮點數(shù)
    cpu_usage = float(cpu_result)
    memory_usage = float(memory_result)
    
    # 返回 CPU 使用率和內存使用率
    return cpu_usage, memory_usage
 
# 調用函數(shù)并獲取結果
cpu_usage, memory_usage = get_system_stats()
print("CPU 使用率: ", cpu_usage)
print("內存使用率: ", memory_usage)

在上述示例中，get_system_stats 函數(shù)使用 subprocess 模塊執(zhí)行 shell 命令來獲取系統(tǒng)的 CPU 使用率和內存使用率。通過 top 命令和 grep、awk 進行過濾和提取相關信息，并將結果轉換為浮點數(shù)后返回。

代碼解釋：

cpu_command = "top -bn1 | grep '%Cpu(s)' | awk '{print $2}'"

讓我們逐步解釋這個命令的每個部分：

1.top -bn1: 這是 top 命令的參數(shù)，用于顯示系統(tǒng)資源的實時使用情況。-b 表示以批處理模式運行，n1 表示只運行一次。

2.grep '%Cpu(s)': 這是 grep 命令的參數(shù)，用于在命令的輸出中篩選包含 %Cpu(s) 的行。%Cpu(s) 是 top 命令輸出中 CPU 使用率相關信息的標識。

3.awk '{print $2}': 這是 awk 命令的參數(shù)，用于提取每行的第二個字段并進行打印。在這里，awk 命令將提取第二個字段，即 CPU 使用率的數(shù)值。

綜合起來，這個命令的作用是運行 top 命令獲取系統(tǒng)資源信息，并通過管道傳遞給 grep 命令進行篩選，然后再傳遞給 awk 命令提取 CPU 使用率的數(shù)值。最終，cpu_command 變量會保存這個完整的 shell 命令字符串。

在 Python 代碼中，subprocess.check_output(cpu_command, shell=True) 的作用是執(zhí)行這個 shell 命令，并將輸出結果以字符串的形式返回。

memory_command = "free | grep Mem | awk '{print $3/$2 * 100.0}'"

讓我們逐步解釋這個命令的每個部分：

1.free: 這是 free 命令，用于顯示系統(tǒng)內存使用情況。

2.grep Mem: 這是 grep 命令的參數(shù)，用于篩選包含 "Mem" 的行，以過濾出與內存相關的信息。

3.awk '{print $3/$2 * 100.0}': 這是 awk 命令的參數(shù)，用于計算內存使用率。它提取每行的第三個字段（已使用內存）和第二個字段（總內存），然后將其相除并乘以 100，得到內存使用率。

綜合起來，這個命令的作用是運行 free 命令獲取系統(tǒng)內存信息，并通過管道傳遞給 grep 命令進行篩選，然后再傳遞給 awk 命令計算內存使用率。最終，memory_command 變量會保存這個完整的 shell 命令字符串。

在 Python 代碼中，subprocess.check_output(memory_command, shell=True) 的作用是執(zhí)行這個 shell 命令，并將輸出結果以字符串的形式返回。

請注意，上述代碼是一個示例，你可以根據(jù)你的需求和具體的 Linux 系統(tǒng)進行適當?shù)恼{整和改進。另外，需要確保你的 Python 環(huán)境中已經(jīng)安裝了相關的依賴和工具，以使 subprocess 模塊能夠正常工作。

結果如下：

知識補充

Python不僅可以讀取linux系統(tǒng)的cpu以及內存占用，也可以讀取docker資源占用，下面是實現(xiàn)代碼，需要的可以參考一下

函數(shù)內部使用該名稱獲取相應的容器對象，并計算 CPU 使用率和內存使用率。最后，函數(shù)返回這兩個結果供調用者使用。

def get_container_stats(container_name):
    client = DockerClient()  # 假設你已經(jīng)初始化了 Docker 客戶端
    container = client.containers.get(container_name)
    
    stats = container.stats(stream=False)
    cpu_usage = 100 * stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] / stats['cpu_stats']['system_cpu_usage']
    memory_used = 100 * stats['memory_stats']['usage'] / stats['memory_stats']['limit']
    
    return cpu_usage, memory_used
 
# 調用函數(shù)并獲取結果
container_name = 'ueransim-slice1'
cpu_usage, memory_used = get_container_stats(container_name)
print("CPU 使用率: ", cpu_usage)
print("內存使用率: ", memory_used)

到此這篇關于Python實現(xiàn)讀取Linux系統(tǒng)的CPU以及內存占用的文章就介紹到這了,更多相關Python讀取Linux系統(tǒng)CPU內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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