【运维】掌控系统脉搏：用 Python 和 psutil打造高效运维监控工具
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在现代运维中，实时监控系统性能是保障服务稳定运行的关键。本文深入探讨如何利用 Python 的 psutil 库开发一个功能强大的系统资源监控工具，覆盖 CPU、内存、磁盘和网络等核心指标。通过详细的代码示例和解释，读者将学习如何获取系统运行状态、计算资源使用率、生成可视化报表，并实现自动化监控。本文不仅展示了 psutil 的基本用法，还深入分析了其高级功能，如进程管理、传感器数据读取等。结合中文注释和丰富的实例代码，本文旨在帮助开发者快速上手，打造适用于生产环境的监控解决方案。无论是初学者还是资深运维工程师，都能从中获得实用技能和灵感，提升系统管理效率。
正文
引言
随着云计算和分布式系统的普及，服务器性能监控成为运维工作中不可或缺的一部分。Python 作为一门简单易学且功能强大的编程语言，结合其丰富的第三方库，为开发高效运维工具提供了无限可能。其中，psutil（Process and System Utilities）是一个跨平台的系统监控库，能够轻松获取 CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况。本文将从基础用法入手，逐步深入，带你用 psutil 打造一个完整的系统性能监控工具，并生成详细的报表。
1. psutil 简介与安装
psutil 是一个开源的 Python 库，支持 Windows、Linux、macOS 等多种操作系统。它提供了丰富的 API，用于获取系统资源信息、进程管理甚至硬件状态。安装非常简单，只需运行以下命令：
pip install psutil
安装完成后，我们可以通过 Python 脚本验证其是否正常工作：
import psutil
print(psutil.__version__) # 输出 psutil 的版本号，例如 5.9.8
2. 监控 CPU 性能
CPU 是系统的核心部件，其性能直接影响服务器的运行效率。psutil 提供了多种方法来获取 CPU 的使用情况。
2.1 获取 CPU 使用率
psutil.cpu_percent() 是获取 CPU 使用率最常用的方法。它返回一个浮点数，表示当前 CPU 的使用百分比。
import psutil
import time# 获取 CPU 总体使用率
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) # interval=1 表示采样间隔为1秒
print(f"当前 CPU 使用率: {cpu_usage}%")# 按核心获取 CPU 使用率
cpu_usage_per_core = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
print(f"每个核心的 CPU 使用率: {cpu_usage_per_core}")
代码解释：
interval=1表示采样间隔为 1 秒，避免瞬时数据波动。percpu=True返回一个列表，每个元素对应一个 CPU 核心的使用率。
2.2 获取 CPU 频率和负载
除了使用率，CPU 的频率和负载也是重要指标。psutil.cpu_freq() 返回 CPU 的当前频率、最小频率和最大频率。
# 获取 CPU 频率
cpu_freq = psutil.cpu_freq()
if cpu_freq:print(f"当前频率: {cpu_freq.current} MHz")print(f"最小频率: {cpu_freq.min} MHz")print(f"最大频率: {cpu_freq.max} MHz")
else:print("无法获取 CPU 频率信息")
注意：在某些虚拟机或容器环境中，频率信息可能不可用。
2.3 计算 CPU 负载
CPU 负载可以通过 psutil.getloadavg() 获取（仅限 Linux/Unix 系统）：
try:load_avg = psutil.getloadavg() # 返回 1、5、15 分钟的平均负载print(f"系统负载 (1min, 5min, 15min): {load_avg}")
except AttributeError:print("当前系统不支持获取负载信息")
3. 监控内存使用情况
内存是系统性能的另一个关键指标。psutil.virtual_memory() 返回内存的详细状态。
# 获取内存使用情况
memory = psutil.virtual_memory()print(f"总内存: {memory.total / (1024 ** 3):.2f} GB")
print(f"已用内存: {memory.used / (1024