python psutil模块,监控系统的信息,监控cpu、内存、网络、磁盘使用情况;安装psutil报错

python psutil模块,主要用来监控主机的性能指标,包括但不限于cpu使用率、内存使用率、网络状况、磁盘使用情况。
win10下通过pip安装psutil模块,我遇到了问题,主要是因为我是python2.7与python3.5共存所引起的,所以,我建议大家,在多版本python共存的机器下,通过pip安装python第三方库,如果报错,需要先考虑下手动安装第三方库。(具体怎么手动安装请百度,很简单)

下面将部分代码贴出,后期我会一直跟进,将psutil和motplotlib一起形成我自己的监控脚本。

请记住我,我是胖超人。

代码奉上

#_*_coding=utf-8 _*
#__author__ = 'chubby_superman'


import psutil
import datetime
import time
print('-----------------------------系统基本信息---------------------------------------')
# 当前时间
now_time = time.strftime('%Y-%m-%d-%H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
print(now_time)
# 系统启动时间
print(u"系统启动时间: %s" % datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# 系统用户
users_count = len(psutil.users())
users_list = ",".join([u.name for u in psutil.users()])
print(u&
<think>好的,用户想了解如何检测通达信软件的性能瓶颈。首先,我需要明确用户的使用场景。他们可能是在使用通达信进行股票分析或交易时遇到了速度变慢、延迟等问题,想要找出原因优化性能。用户可能是量化交易者或者金融分析师,需要高效的数据处理策略执行。 接下来,我得考虑通达信性能瓶颈可能出现在哪些环节。常见的有数据获取、策略计算、接口调用、网络延迟、硬件资源等方面。用户可能需要从这些方面入手,逐步排查问题。 然后,我需要回忆之前学过的关于通达信Python接口的知识。根据引用[1],这个接口允许获取数据、计算指标执行订单,但性能问题可能出现在API调用效率、数据处理方式或者策略代码本身。比如,频繁的数据请求或复杂的实时计算可能拖慢程序。 用户可能需要具体的检测方法,比如代码性能分析工具、资源监控工具等。Python有cProfileline_profiler这样的工具,可以分析函数执行时间。此外,监控CPU内存使用情况也很重要,可以用任务管理器或者第三方工具如Process Explorer。 另外,网络延迟也是一个因素,尤其是实时交易时。用户可能需要检查网络连接质量,或者通达信服务器的响应时间。还有磁盘I/O,比如大量读写操作可能导致延迟,需要检查日志文件或数据存储方式。 最后,我应该组织这些思路,分步骤说明检测方法,给出优化建议。确保回答结构清晰,涵盖主要方面,提供实际可行的解决方案。同时,根据用户需求生成相关问题,帮助他们进一步探索优化方法。</think>### 如何检测通达信软件的性能瓶颈? 检测通达信软件的性能瓶颈需要从多个维度分析,以下是分步骤的排查方法: --- #### **1. 数据获取阶段性能分析** - **问题定位**:通达信Python接口的数据请求(如历史行情、实时数据)可能因网络延迟、API调用频率限制或数据量过大导致性能下降[^1]。 - **检测方法**: - 使用Python的 `cProfile` 模块分析接口调用耗时: ```python import cProfile from tdx_api import get_history_data # 假设为通达信接口函数 def test_data_fetch(): data = get_history_data("000001.SH", start="2023-01-01", end="2023-12-31") cProfile.run('test_data_fetch()', sort='cumtime') ``` - 检查数据请求频率是否超过接口限制(如每秒调用次数)。 --- #### **2. 策略计算与代码效率** - **问题定位**:复杂的策略逻辑(如高频交易算法)可能导致CPU占用过高。 - **检测方法**: - 使用 `line_profiler` 逐行分析代码执行时间: ```python # 安装:pip install line_profiler @profile def strategy_calculation(): # 策略逻辑代码 pass strategy_calculation() ``` - 通过任务管理器(Windows)或 `htop`(Linux)监控CPU内存占用。 --- #### **3. 网络与接口延迟** - **问题定位**:通达信服务器响应延迟或本地网络不稳定可能影响实时交易。 - **检测方法**: - 使用 `ping` 或 `traceroute` 测试通达信服务器的网络延迟。 - 在代码中添加时间戳,记录从发送请求到接收响应的耗时: ```python import time start_time = time.time() data = get_realtime_data("000001.SH") print(f"响应时间:{time.time() - start_time}秒") ``` --- #### **4. 硬件与系统资源** - **问题定位**:磁盘I/O(如频繁读写数据文件)或内存不足可能导致卡顿。 - **检测工具**: - **Windows**:任务管理器 → 性能标签页 → 查看磁盘/内存使用率。 - **Python库**:`psutil` 监控资源占用: ```python import psutil print("CPU占用率:", psutil.cpu_percent()) print("内存占用:", psutil.virtual_memory().percent) ``` --- #### **5. 通达信软件配置优化** - **建议操作**: - 关闭不必要的插件或后台服务。 - 减少同时加载的股票数量或图表窗口。 - 检查日志文件(通常位于安装目录的 `Log` 文件夹)是否有异常报错。 --- ### 性能优化示例 ```python # 优化前:逐只股票请求数据 for stock in stock_list: data = get_history_data(stock) # 优化后:批量请求+缓存 import functools @functools.lru_cache(maxsize=100) # 缓存最近100次请求 def batch_fetch(stocks): return [get_history_data(stock) for stock in stocks] ``` ---
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