在计算机系统管理和应用性能优化中，监控进程的CPU、内存和IO使用率是非常重要的任务。Python作为一种功能强大的编程语言，可以轻松地实现这些监控任务。小编将介绍如何使用Python写一个简单使用的监控进程的CPU、内存和IO使用率的工具。
准备工作
啥也不说，先装库：psutil是一个跨平台用于获取系统信息（包括进程信息）的流行库；安装命令：
pip install psutil
监控CPU使用率
使用psutil库可以轻松地监控进程的CPU使用率。以下是一个示例代码，演示了如何监控一个指定进程的CPU使用率：
import psutil
import os
import time
def monitor_cpu(process_id, duration):
process = psutil.Process(process_id)
start_time = time.time()
while time.time() - start_time
通过cpu_percent() 获取进程的CPU使用率，然后调整interval参数，控制采样时间间隔，再加个循环，就实现了不停获取数据信息的小脚本，自己可以扩展将结果写入文件或者数据库种用来持久化输出了。
监控内存使用率
psutil库的memory_info()方法可以获取进程的内存占用，废话不多说上代码：
import psutil
import os
import time
def monitor_memory(process_id, duration):
process = psutil.Process(process_id)
start_time = time.time()
while time.time() - start_time
其中rss属性可以获取实际使用物理内存，memory_info() 获取进程的内存信息，简短的代码就实现了内存监控，可以自己适当扩展了。
监控IO使用率
psutil库的io_counters()方法可以监控进程的IO操作，废话不多说，上代码：
import psutil
import os
import time
def monitor_io(process_id, duration):
process = psutil.Process(process_id)
start_time = time.time()
while time.time() - start_time
io_counters()方法返回了进程的IO计数器信息，可以读取和写入的字节数。
小工具代码整合
上面3个小函数已经实现了监控我门常规的信息了，现在我们的要求是要同时监控，而不是监控完这个再监控那个，对吧。so 小编使用异步编程来简单带大伙玩一下，完整代码如下：
import asyncio
import time
import psutil
async def monitor_io(process_id, duration):
process = psutil.Process(process_id)
start_time = time.time()
while time.time() - start_time
到此这篇关于一文解密Python进行监控进程的黑科技的文章就介绍到这了,更多相关Python监控进程内容请搜索IT俱乐部以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持IT俱乐部！
