A. 怎么用python查询出 进程 CPU使用率 内存使用 句柄数
看到句柄数这几个字，我猜可能是要windows下运行的？
可能答非所问，不过在linux下最好的用的莫过于psutil了，你可以通过进程名或pid很好的监控任意进程的系统占用情况，甚至进程建立的每个连接都能获取到
>>>importpsutil
>>>psutil.pids()
[1,2,3,4,5,6,7,46,48,50,51,178,182,222,223,224,
268,1215,1216,1220,1221,1243,1244,1301,1601,2237,2355,
2637,2774,3932,4176,4177,4185,4187,4189,4225,4243,4245,
4263,4282,4306,4311,4312,4313,4314,4337,4339,4357,4358,
4363,4383,4395,4408,4433,4443,4445,4446,5167,5234,5235,
5252,5318,5424,5644,6987,7054,7055,7071]
>>>
>>>p=psutil.Process(7055)
>>>p.name()
'python'
>>>p.exe()
'/usr/bin/python'
>>>p.cwd()
'/home/giampaolo'
>>>p.cmdline()
['/usr/bin/python','main.py']
>>>
>>>p.status()
'running'
>>>p.cpu_percent(interval=1.0)
12.1
>>>psutil.net_io_counters(pernic=True)
{'eth0':netio(bytes_sent=485291293,bytes_recv=6004858642,packets_sent=3251564,packets_recv=4787798,errin=0,errout=0,dropin=0,dropout=0),
'lo':netio(bytes_sent=2838627,bytes_recv=2838627,packets_sent=30567,packets_recv=30567,errin=0,errout=0,dropin=0,dropout=0)}
从官方文档上了一部分出来，有没有碉堡了的感觉，快去翻一下文档吧，非常容易使用
B. python监控linux下启动了多少进程
任何一种编程语言，启动进程和关闭进程都是跟操作系统相关的操作，python中与操作系统打交道的话，推荐使用os模块。
os.system() 函数可以启动一个进程，执行完之后返回状态码。
os.fork() 复制一个进程，如果是子进程返回0，如果是父进程返回子进程的pid，使用这个函数的时候，建议你学习一下linux编程的知识。
os.popen 以管道的方式创建进程。
os.spawnl 也可以创建进程，并能指定环境变量。
os.kill(pid, sig) 关闭一个进程，pid是进程号，sig是信号。与fork配合使用，例如你刚才用fork创建了一个子进程，它的pid是11990， 那么调用
os.kill( 11990, signal.CTRL_BREAK_EVENT)
就以ctrl+c的方式杀死了这个进程。
另外还有一个模块multiprocessing，这个模块封装了很多创建进程和进程间通信的操作，可以让你发挥多核的威力。
C. 如何监控python的内存使用情况
分析现象，先搞清楚内存是随着什么业务逻辑增长的。再逐步定位。Python里没有jprofiler那么好的工具。自己努力分析解决，想偷懒是不行的。
另外垃圾回收和内存泄漏完全是两码事。传统C/C++里常提的内存泄漏是内存你已经不用了，但是忘记归还。垃圾回收中的内存一般是另外一种，也就是你在用
那些实际上你不需要的内存。比如你有一个list，每处理一个event就把处理过的event append到list后面，内存不增长才怪呢。所以你
要先搞清楚你的程序理论上对内存的需要，再比较内存的实际使用是否合理。
D. Linux下，用什么工具方便检测一个python项目的内存访问越界（可能）
理论上纯python很难造出如上错误吧，
是不是你的代码调用了某些C++库
E. 使用python，在linux上监控远程windows的CPU、硬盘、内存使用率
你需要安装wmic，它实现了linux下能使用wmi，安装以后就可以用了，下面是例子。
import wmi_client_wrapper as wmi
wmic = wmi.WmiClientWrapper(
username="Administrator",
password="password",
host="192.168.1.149",
)
output = wmic.query("SELECT * FROM Win32_Processor")
F. linux下问题求助！！！我用一个python脚本（A）调用了另外一个可执行程序（B），但是要控制B的内存（显示B
给你的child process用resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (soft_limit,hard_limit))。
但是要注意，如果你的child process有super user的权限话，它是有权力自己给自己改限制的。
G. python填充linux内存80%
1、使用两个Python脚本文件，分别是test.py和mem_rate.py。
2、其功能分别是查看当前内存占用和动态设定内存占用百分比。即可将Linux内存填充80%。
H. 如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比
如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?
近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番网络+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比。现写出来以帮助更多的朋友。
1 前言
根据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比，比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存。其实脚本的本质是内存动态申请与释放。
注意：因为Python脚本运行之前内存有一定占用，故设定内存占用不能低于该百分比。
2 内存动态申请
通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：
>>> from ctypes import *
>>> mem=create_string_buffer(1024)
说明：内存申请使用create_string_buffer()函数，上面申请了1024字节的内存块。
下面演示申请100MB内存前后变化
申请前如下图所示：
使用代码如下：
>>>mem=create_string_buffer(104857600)
申请后如下图所示：
从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用397MB，增加了约100MB内存占用。
3 内存动态释放
由于Python对内存是有垃圾回收机制的，采用对象引用计数方式。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC。此处内存动态释放就是使用该原理。
代码如下：
>>> mem=None
释放后内存占用如下图所示：
内存占用由397MB降低到297MB，释放了100MB内存占用。
说明：将None赋值给对象mem后，mem对象的引用计数即为0，此时垃圾回收启动，释放mem对象占用的内存。
4 系统总内存、占用内存检测
由于需要设定内存占用百分比，故需要获取系统总物理内存和占用内存。本文使用的方法是读取系统文件“/proc/meminfo”，从中解析出总内存大小以及当前内存占用大小等内存相关的信息。该文件内容格式如下图所示：
代码片段如下所示：
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
说明：按行读取meminfo文件内容，创建字典对象mem，将meminfo文件第一列设置为mem对象的键值，将meminfo文件第二列数字设置为mem对象的值。
5 获取用户输入百分比
通过读取键盘输入字符串，然后转换为数字实现接收用户输入的百分比，代码如下所示：
input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")
rate=float(input_str)
注意：此处键盘输入的都是字符串，需要进行字符串转换为数字，使用float()或long()函数进行转换。
6 动态设置内存占用百分比测试
测试使用两个Python脚本文件，分别是test.py和mem_rate.py，其功能分别是查看当前内存占用和动态设定内存占用百分比。如下图所示：
注意：上述两个文件需要使用“chmod +x *.py”修改为可执行属性。
6.1 查看当前内存占用
查看当前内存占用百分比，使用上述test.py文件，运行命令为“./test.py”，运行结果如下图所示：
当前使用内存为320MB，占用百分比为17%。
6.2 动态设置内存占用百分比
动态设置内存占用百分比使用上述mem_rate.py脚本，注意该脚本文件第一行代码为“#!/usr/bin/python2.6”，表示该脚本使用python2.6程序运行。该行需要修改为待运行Linux系统中Python实际的安装程序路径。
动态内存百分比设置界面如下图所示：
处于待输入状态。另外显示了当前内存占用（321MB），总内存大小（1869MB）以及内存占用百分比（17%）。
如果此时设置内存占用百分比为80%，则脚本会每次申请10MB空间，直至内存占用接近或等于80%为止。如下图所示：
内存申请过程如下图所示：
内存申请过程中占用百分比变化为：35%，45%，56%，70%，…
mem_rate.py运行过程如下图所示：
内存申请过程中占用变化为：1461MB，1471MB，1481MB，1491MB。
此时如果内存占用百分比设置为20%，则需要释放一部分内存。
test.py脚本运行过程如下图所示：
由于释放内存运行较快，抓取到最后结果
内存占用为20%。
mem_rate.py脚本运行过程如下图所示：
内存释放过程中内存占用为：413MB，403MB，393MB，383MB，最后内存占用稳定在20%，383MB。
输入“q”或“Q”退出内存占用百分比设定过程，如下图所示：
此时内存占用如下图所示：
内存占用恢复到运行mem_rate.py脚本之前状态，17%，321MB。
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附：完整Python脚本代码
test.py
------------------------------------------------------------------------------------------------
#!/usr/bin/python2.6
def memory_stat():
mem = {}
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
# - mem['Buffers']- mem['Cached']
return mem
mem=memory_stat()
print("Used(MB):%d"%(long(mem['MemUsed'])/1024/1024))
print("Rate:%d%%"%(100*long(mem['MemUsed'])/float(mem['MemTotal'])))
§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§
mem_rate.py
---------------------------------------------------
#!/usr/bin/python2.6
from ctypes import *
# Get Memory Info(Total, Used... Byte)
def get_memory_stat():
mem = {}
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
# Return MemroyInfo Object
return mem
# Get Simple Memory Info
def get_memory_info(mem):
# Byte -> MB
n=1024* 1024
used=float(mem['MemUsed'])/ n
total=float(mem['MemTotal'])/ n
rate=used/total* 100
smp={'used':used,'total':total,'rate':rate}
return smp
# Display Current Memory Info
def print_memory_info(mem):
# Get SimpleMemory Info
smp=get_memory_info(mem)
print("Used(MB):%d\tTotal(MB):%d\tUsedRate:%d%%"%(smp['used'], smp['total'], smp['rate']))
# Get Rate Of Memory Used To Be Setted(Integer Formate)
def input_memory_used_rate(org_rate):
# Byte -> MB
n=1024* 1024
while(True):
mem=get_memory_stat()
print_memory_info(mem)
input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")
if(len(input_str)== 0):
continue
if("q"== input_str):
info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
if("Q"== input_str):
info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
try:
rate=float(input_str)
if((rate>=org_rate)and (rate<=95)):
info={'rate':rate,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
else:
print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))
except:
print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))
# Set Rate Of Memory Used
def set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used,list):
if(new_rate==0):
return None
dest_mem=total* new_rate /100.0
# 10MB
mb10=10485760
n_chg=10
# Free Memory OrAllocate Memory ?
is_new=dest_mem>pre_used
cur_used=pre_used
while(True):
# To Calc FreeMemory Or Allocate Memory ?
need_new=dest_mem-n_chg>=pre_used
need_del=dest_mem+n_chg<=pre_used
# Need To AllocateMemory
if(is_new):
if(need_new):
p=create_string_buffer(mb10)
list.append(p)
dest_mem=dest_mem-n_chg
cur_used=cur_used+n_chg
else:
return"end"
# Need To FreeMemory
else:
idx=len(list)-1
if(need_deland (idx>=0)):
p=list[idx]
del list[idx]
p=None
dest_mem=dest_mem+n_chg
cur_used=cur_used-n_chg
else:
return"end"
print("****** MemoryUsed(MB):%d"%(cur_used))
# Entry Of Program
# List Of Memory Object, 10MB Of One Object
list=[]
# Get Current Memory Info
mem=get_memory_stat()
# Get Simple Memory Info
smp=get_memory_info(mem)
org_rate=smp['rate']
total=smp['total']
while(True):
# Get Rate OfMemory To Be Used
info=input_memory_used_rate(org_rate)
new_rate=float(info['rate'])
pre_used=float(info['used'])
# Set Rate OfMemory To Be Used
rtn=set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used, list)
if(not rtn):
print("bye!")
exit()