直接貼代碼

import subprocess
 
def get_system_stats():
    # 通過(guò) shell 命令獲取 CPU 使用率和內(nèi)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(jié)果
    cpu_result = subprocess.check_output(cpu_command, shell=True).decode().strip()
    memory_result = subprocess.check_output(memory_command, shell=True).decode().strip()
    
    # 轉(zhuǎn)換結(jié)果為浮點(diǎn)數(shù)
    cpu_usage = float(cpu_result)
    memory_usage = float(memory_result)
    
    # 返回 CPU 使用率和內(nèi)存使用率
    return cpu_usage, memory_usage
 
# 調(diào)用函數(shù)并獲取結(jié)果
cpu_usage, memory_usage = get_system_stats()
print("CPU 使用率: ", cpu_usage)
print("內(nèi)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(lái)獲取系統(tǒng)的 CPU 使用率和內(nèi)存使用率。通過(guò) top 命令和 grep、awk 進(jìn)行過(guò)濾和提取相關(guān)信息，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)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(gè)命令的每個(gè)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(shí)時(shí)使用情況。-b 表示以批處理模式運(yùn)行，n1 表示只運(yùn)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(guān)信息的標(biāo)識(shí)。

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

綜合起來(lái)，這個(gè)命令的作用是運(yùn)行 top 命令獲取系統(tǒng)資源信息，并通過(guò)管道傳遞給 grep 命令進(jìn)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(huì)保存這個(gè)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(gè) shell 命令，并將輸出結(jié)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(gè)命令的每個(gè)部分：

1.free: 這是 free 命令，用于顯示系統(tǒng)內(nèi)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(guò)濾出與內(nèi)存相關(guān)的信息。

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

綜合起來(lái)，這個(gè)命令的作用是運(yùn)行 free 命令獲取系統(tǒng)內(nèi)存信息，并通過(guò)管道傳遞給 grep 命令進(jìn)行篩選，然后再傳遞給 awk 命令計(jì)算內(nèi)存使用率。最終，memory_command 變量會(huì)保存這個(gè)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(gè) shell 命令，并將輸出結(jié)果以字符串的形式返回。

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

結(jié)果如下：

知識(shí)補(bǔ)充

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

函數(shù)內(nèi)部使用該名稱獲取相應(yīng)的容器對(duì)象，并計(jì)算 CPU 使用率和內(nèi)存使用率。最后，函數(shù)返回這兩個(gè)結(jié)果供調(diào)用者使用。

def get_container_stats(container_name):
    client = DockerClient()  # 假設(shè)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(diào)用函數(shù)并獲取結(jié)果
container_name = 'ueransim-slice1'
cpu_usage, memory_used = get_container_stats(container_name)
print("CPU 使用率: ", cpu_usage)
print("內(nèi)存使用率: ", memory_used)

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

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