python实现内存监控系统_python疫情监控系统完整源代码

首先我们来讲解如何实现一个Python内存监控系统,共分为以下几步.

1. 安装psutil模块

在Python中,我们可以使用psutil库来获取系统的各种资源信息.所以呢,首先需要通过pip工具来安装这个模块,执行如下命令：

pip install psutil

2. 使用psutil来获取内存信息

此时此刻呢,我们需要使用psutil来获取当前系统的内存使用情况.具体代码如下：

import psutil

mem = psutil.virtual_memory()
print(mem.percent)

首先,我们导入了psutil模块.然后,通过调用psutil.virtual_memory()函数来获取当前系统的内存使用情况.该函数返回一个namedtuple对象,包含了当前内存的各种信息,如总共内存、已使用内存、当前可用内存等等.在这个例子中,我们使用mem.percent来获取当前内存使用率.

③ 定时监控内存使用情况

上述代码可以获取当前系统的内存使用情况.如果我们想时刻关注内存使用情况的话,可以使用Python自带的time模块来实现定时检测内存使用情况的功能.以下是一个简单的实现例子：

import time
import psutil

while True:
mem = psutil.virtual_memory().percent
print(f"当前内存使用率：{mem}%")
time.sleep(10) # 暂停10秒

在这个例子中,我们使用了while True循环来持续监控内存使用情况.每隔10秒钟获取一次当前内存使用率,并通过print语句将其输出.如果你希望更详细的内存信息,可以使用psutil模块提供的其他接口,如psutil.virtual_memory()、psutil.swap_memory()等等.

示例说明1

在使用psutil模块获取内存使用情况时,有时候我们可能需要了解每一个进程的内存占用情况.下面是一个获取每个进程内存使用情况的例子：

import psutil

for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'memory_info']):
mem = proc.info["memory_info"].rss / (1024 * 1024) # 单位转换为MB
print(f"进程pid={proc.info['pid']},进程名={proc.info['name']},内存占用={mem:.2f} MB")

这段代码通过遍历系统中正在运行的进程,获取了每个进程的pid、name以及内存使用情况.其中,proc.info["memory_info"]表示获取该进程的内存信息,.rss表示获取该进程的实际内存使用情况（Resident Set Size）,单位为字节.通过对其进行单位转换,我们可以得到以MB为单位的内存信息.

示例说明2

在实际监控内存使用情况时,我们可能会遇到内存泄漏等问题.为了便于定位这种问题,我们可以使用Python的tracemalloc模块来追踪内存分配和释放的情况.以下是一个简单的例子,演示如何使用tracemalloc来追踪内存分配和释放的情况：

import tracemalloc

# 开始追踪内存分配和释放
tracemalloc.start()

# 进行一些操作
a = [1] * (1048576 * 50)
del a

# 记录当前内存占用情况
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"当前内存占用：{current / (1024 * 1024)} MB, 峰值内存占用：{peak / (1024 * 1024)} MB")

# 停止追踪内存分配和释放
tracemalloc.stop()

在这个例子中,我们使用了tracemalloc.get_traced_memory()函数来获取当前内存占用情况和峰值内存占用情况,通过定期记录内存占用情况,我们可以更方便的定位内存泄漏等问题.

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