python监控占用进程

在日常的开发中，我们可能会遇到一些占用计算资源较高的进程，这些进程会严重影响我们的工作效率。所以，我们需要一种方法来监控这些进程的占用情况，以便及时采取措施解决这些问题。

Python作为一种高效、易用的编程语言，提供了很多有用的第三方库，可以帮助我们实现这种监控功能。其中最常用的是psutil库，它可以提供进程的相关信息，比如占用的CPU、内存、网络等资源。

# 导入psutil库
import psutil
# 获取当前所有进程的信息
for proc in psutil.process_iter():
try:
# 获取进程的占用资源信息
process_name = proc.name()
cpu_percent = proc.cpu_percent()
memory_percent = proc.memory_percent()
net_io_counters = proc.net_io_counters()
# 打印进程信息
print("进程名称：", process_name)
print("CPU占用率：", cpu_percent)
print("内存占用率：", memory_percent)
print("网络流量：", net_io_counters)
except (psutil.AccessDenied, psutil.NoSuchProcess):
pass

以上代码可以获取当前所有进程的占用情况，并将其打印出来。如果需要针对某个特定的进程进行监控，则可以通过进程ID来指定。

# 根据进程ID获取进程信息
process = psutil.Process(pid)
print("进程名称：", process.name())
print("CPU占用率：", process.cpu_percent())
print("内存占用率：", process.memory_percent())
print("网络流量：", process.net_io_counters())

除了以上方法，还可以将获取到的进程信息存储到数据库中，以便进行历史记录和分析。使用Python操作数据库也非常简单，比如使用MySQL数据库：

# 导入MySQLdb库
import MySQLdb
# 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test')
# 获取游标
cur = conn.cursor()
# 插入数据到数据库
cur.execute("INSERT INTO process_info VALUES (%s, %s, %s, %s)", (process.name(), process.cpu_percent(), process.memory_percent(), process.net_io_counters()))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和数据库连接
cur.close()
conn.close()

通过以上方法，我们可以轻松地实现Python监控占用进程的功能，并将获取到的信息存储到数据库中。这样可以帮助我们更好地了解进程状态，提高工作效率和代码质量。