系统维护时随时可能有需要查看 CPU 使用率，并根据相应信息分析系统状况的需要。在 linux 中，可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。关于 top 命令的详细说明请参看 使用top命令分析linux系统性能的详解 这篇文章。 top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器；不过这里我们主要是介绍一下 linux 系统如何查看CPU信息、机器型号、内存信息等。 系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 #

首先是获取特定进程对象，可以使用Process.GetProcesses()方法来获取系统中运行的所有进程，或者使用Process.GetCurrentProcess()方法来获取当前程序所对应的进程对象。当有了进程对象后，可以通过进程对象名称来创建PerformanceCounter类型对象，通过设定PerformanceCounter构造函数的参数实现获取特定进程的CPU和内存使用情况。 具体实例代码如下： 首先是获取本机中所有进程对象，分别输出某一时刻各个进程的内存使用情况： using System; using System.Collections.Generic; using

在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？ 首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。 同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一方面优化代码。 因此，在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具，来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。 1. 使用装饰器来衡量函数执行时间 有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：   import time from functools import wraps def fn_timer(func

在之前介绍PyQtGraph的文章中，我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中，我们都需要对实时的数据进行图形化展示，比如：股票的实时行情、仪器设备的实时状态等，这时候就需要对数据进行实时的更新和绘制。 今天我们就来介绍一下在PyQtGraph中根据实时数据更新绘制图形。 今天的例子我们通过编写一个电脑CPU实时使用率助手来讲解。 一、通过Python获取实时的CPU信息 在Windows操作系统的电脑上，我们通过“任务管理器”可以很方便地查看到自己电脑CPU实时的使用情况，并且CPU的占用率还会通过一个实时的图形区域显示出来，如下图所示： 通过实时变化的CPU利用率图形，

1. CPU上下文切换到底是个什么东西 文章目录1. CPU上下文切换到底是个什么东西1.1. CPU上下文1.2. CPU上下文切换1.2.1. 进程上下文切换1.2.2. 线程上下文切换1.2.3. 中断上下文切换 第一节，我们了解到了平均负载是个什么东西，并且通过三个案例展示了不同场景下(cpu密集型场景,io密集型场景,大量进程场景)的平均负载升高的分析方法其中,多个进程竞争cpu的问题经常会被我们忽略;多个进程竞争cpu的时候,会发生频繁的cpu上下文切换 1.1. CPU上下文 CPU寄存器,是cpu内置的容量小,但是速度极快的存储器件.而程序计数器,是用来存储CPU正在执行的执行

尝试使用 Simulink 和 s 函数求解 DAE（微分代数方程）。 以一个简单的案例为例： der(x1)=-0.2*x1+x2*x3+0.3*x1*x2； der(x2)=2*x1*x2-5*x2*x3-2*x2^2； -1+x1+x2+x3=0； （当然，如果我们让x3=1-x1-x2，这个例子可以翻译成ODE形式，但对于更复杂的情况，这可能是不可能的，这里我们只保留这种形式）。 1). 仅在 Simulink 中构建此案例。 使用模块“Simulink/Math Operations/Algebraic Constraint”。 请参阅附件“DAEcase_simulink.mdl”。 2）。 使用级别 1 S-Function 和“Simulink/Signal Attributes/IC”模块来初始化 x3。 请参阅附件“DAEexamp1.m”（S 函数文件）和“

一、psutil模块 1. psutil是一个跨平台库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统. psutil下载地址（官网）：https://pyp

监控硬件运行状况 shell 监控cpu，memory，load average，记录到log，当负载压力时，发电邮通知管理员。 原理： 1.获取cpu，memory，load average的数值 2.判断数值是否超过自定义的范围，例如（CPU>90%，Memory2） 3.如数值超过范围，发送电邮通知管理员。发送有时间间隔，每小时只会发送一次。 4.将数值写入log。 5.设置crontab 每30秒运行一次。 ServerMonitor.sh #!/bin/bash # 系统监控,记录cpu、memory、load average,当超过规定数值

ThreadTracer摘要轻量级内联探查器，用于测量线程的挂墙时间，cpu时间和优先上下文切换。 功能ThreadTracer是一种内联探查器，在以下wa中是特殊的。ThreadTracer摘要轻量级内联探查器可测量线程的挂墙时间，cpu时间和临时上下文切换。 功能ThreadTracer是一种内联探查器，它在以下方面很特殊：完全支持多线程应用程序。 永远不会因为剖析而使您的线程进入睡眠状态。 不会错过任何活动。 将检测线程是由调度程序抢先还是自愿进行上下文切换。 计算每个示波器的占空比：不只是运行了多长时间，b

本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。 前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。 python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码： 复制代码 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt list1 = [1,2,3] list2 = [4,5,9] plt.plot(list1,list2) plt.show() 执行效果如下： 上面只是给plot函数传了两个list数据结