Python psutil模块使用

最新推荐文章于 2025-09-08 09:22:18 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/lzyGod/p/5623761.html

本文通过Python psutil库展示了如何获取并打印系统的内存、CPU、磁盘和网络等各项资源的使用情况，包括逻辑与物理处理器数量、磁盘分区详情及IO操作计数等。

  1 import psutil
  2 
  3 # 获取内存信息
  4 mem = psutil.virtual_memory()
  5 total = mem.total / 1024 / 1024 / 1024
  6 used = mem.used / 1024 / 1024 / 1024
  7 print('内存总量:' + str(round(total, 2)) + 'G,已使用:' + str(round(used, 2)) + 'G')
  8 
  9 print(psutil.cpu_times())
 10 # 获取CPU的逻辑个数,默认logical为True
 11 logical_count = psutil.cpu_count()
 12 physical_count = psutil.cpu_count(logical=False)
 13 print('逻辑处理器个数为:' + str(logical_count) + "\n物理处理器个数为:" + str(physical_count))
 14 
 15 # 磁盘信息
 16 print(psutil.disk_partitions())  # 完整磁盘信息
 17 disk_c = psutil.disk_usage('c:\\')
 18 disk_d = psutil.disk_usage('d:\\')
 19 unit_gb = 1024 * 1024 * 1024
 20 print(
 21     'C盘总容量:' + str(round(disk_c.total / unit_gb, 2)) + 'G,已使用:' + str(round(disk_c.used / unit_gb, 2)) + 'G,未使用:' + str(
 22         round(disk_c.free / unit_gb, 2)) + 'G,使用百分比:' + str(disk_c.percent) + '%')  # 获取分区(参数)的使用情况
 23 print(
 24     'D盘总容量:' + str(round(disk_d.total / unit_gb, 2)) + 'G,已使用:' + str(round(disk_d.used / unit_gb, 2)) + 'G,未使用:' + str(
 25         round(disk_d.free / unit_gb, 2)) + 'G使用百分比:' + str(disk_d.percent) + '%')  # 获取分区(参数)的使用情况
 26 # IO信息
 27 dis_io = psutil.disk_io_counters(perdisk=True)['PhysicalDrive0']  # "per_disk=True",获取单个分区的IO信息
 28 print(dis_io)
 29 print('读取总次数:' + str(dis_io.read_count) + '写入总次数:' + str(dis_io.write_count) + ',读取:' + str(
 30     round(dis_io.read_bytes / unit_gb, 2)) + 'G,写入字节:' + str(round(dis_io.write_bytes / unit_gb, 2)) + 'G,读取时间:' + str(
 31     dis_io.read_time) + '写入时间:' + str(dis_io.write_time))
 32 
 33 # 网络信息
 34 print(psutil.net_io_counters())
 35 # 单个接口的信息
 36 print(psutil.net_io_counters(pernic=True))
 37 
 38 # 登录用户信息
 39 print('登录用户信息:' + str(psutil.users()))
 40 
 41 # 获取进程信息
 42 print(psutil.pids())  # 获取所有进程pid
 43 p = psutil.Process(8928)
 44 print(p.name() + ',' + p.exe() + ',' + p.status() + ',' + str(p.cpu_times()))
 45 
 46