python實現(xiàn)可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控
更新時間：2018年06月21日 11:26:44 作者：Paspi
這篇文章主要為大家詳細介紹了python可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了python可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
打算開發(fā)web性能監(jiān)控，以后會去學js，現(xiàn)在用matp來補救下，在官網(wǎng)有此類模板，花了一點時間修改了下，有興趣的可以去官網(wǎng)看看。
基于matplotoilb和psutil，matplotoilb是有名的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化工具，psutil是性能監(jiān)控工具，所以你需要這兩個環(huán)境，本文不多說環(huán)境的安裝。
以下是代碼：
#!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import psutil def data_gen(t=0): #設置xy變量 x = 0 y = 1 while True: y = psutil.cpu_percent(interval=1) #獲取cpu數(shù)值,1s獲取一次。 x += 1 yield x,y def init(): ax.set_xlim(0, 10) #起始x 1-10 ax.set_ylim(0, 100) #設置y相當于0%-100% del xdata[:] del ydata[:] line.set_data(xdata, ydata) return line, fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot([], [], lw=2) #線像素比 ax.grid() xdata, ydata = [], [] def run(data): # update the data t, y = data xdata.append(t) ydata.append(y) xmin, xmax = ax.get_xlim() if t >= xmax: #表格隨數(shù)據(jù)移動 ax.set_xlim(xmin+10, xmax+10) ax.figure.canvas.draw() line.set_data(xdata, ydata) return line, ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10, repeat=False, init_func=init) plt.show()
下面是效果圖，還有很多地方不完善，以后會花點時間完成。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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