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/前言/

psutil是一個強大的可以獲取操作系統(tǒng)運行進程和CPU使用率的模塊，主要可以用于系統(tǒng)監(jiān)控分析，它也是可以跨平臺使用的模塊。這篇文章主要是介紹該模塊的安裝和基本用法，下面我們就來看看它到底有哪些使用功能吧。

/模塊介紹/

1、安裝。使用pip命令進行安裝即可。

pip install psutil 

2、基本用法

老樣子，先使用dir看它有哪些方法，為了不看那些平時很少用到的方法，小編決定這樣做：

3、可以看出，命令不是很多，這是因為過濾了一些帶下劃線的命令，不過已經(jīng)夠用了。里面有很多我們比較熟悉的方法。先試試幾個看看跟我們想的結(jié)果是否一樣。

可以看出第一個命令打印出來當前的用戶名信息，第二個則是打印出了系統(tǒng)中所有的pid，也就是如下所示：

可以看到所有的進程號，那么獲取這些進程號有什么用呢?答案是肯定的。我們可以憑借這些進程號獲取到程序相關(guān)進程進而獲取到程序的目錄。

4、那么我們應(yīng)該怎樣通過進程號獲取到進程呢?我們這里有一個process方法，知道進程的人都了解這是一個進程方法，所以我們選用這個來試試看。

我們先選擇一個pid號試試看能不能捕捉到進程，我們選擇684，如下圖所示：

5、這樣我們就獲取到了這個進程，然后我們使用 方法：

pp.name() 

就可以獲取到進程對應(yīng)的程序名是哪一個了，后面還有時間。

6、那么我們現(xiàn)在是不是就可以把所有的進程名和進程列舉出來了?請看下圖：

是不是簡單到超出你的想象?反之，我們也可以通過進程名來推敲出進程所在的所有pid號噢，請看下圖：

7、通過對process方法的進一步延伸，發(fā)現(xiàn)它還有好多有趣的方法：

pp.children(recursive=True)  返回這個進程的子元素作為一個進程的列表，如果遞歸是真的返回所有父的后代 
pp.cmdline() 命令行 
pp.connentions(kind='inet') 返回套接字連接打開的過程作為一個列表 
pp.cpu_affinity(cpus=None)   獲取或設(shè)置CPU關(guān)聯(lián)過程 
pp.cpu_percent(interval=None) 返回一個浮點數(shù)表示當前進程的CPU 
pp.cpu_times()  返回一個(用戶、系統(tǒng)、子用戶 子系統(tǒng))代表的過程 
pp.create_time() 進程創(chuàng)建時間 
pp.cwd()  進程的當前工作目錄的絕對路徑 
pp.environ()  環(huán)境變量 
pp.exe()   當前進程的可執(zhí)行文件的一個絕對路徑 
pp.kill()  殺死當前進程 
pp.username() 用戶擁有流程的名稱 
pp.ppid() 返回進程父pid 
pp.open_files() 進程打開的文件 
pp.resume() 恢復(fù)所有進程線程的影響 
pp.status()  進程當前狀態(tài) 
pp.num_threads() 進程的線程數(shù)量 
pp.threads()  所有線程 
pp.pid   進程pid 
pp.terminal() 進程終端 
pp.terminate() 進程結(jié)束 

8、還有一些方法，大家可以一個個去發(fā)掘，用法挺簡單的，在此就不一一例舉了。

9、下面我們來看看psutil其他的帶下劃線的方法，如下圖所示：

可以看到有很多cpu，disk，net開頭的方法。

10、通過平時對英語的積累，相信大家應(yīng)該能猜到這些方法的用處了，下面我們來看看：

可以看出第一個是CPU的內(nèi)核數(shù)量，因為我的是4G內(nèi)存，因此得出，第二個則是獲取c盤容量使用情況。

11、psutil 中還有個非常牛逼的方法，它就是test，它可以模擬出像任務(wù)管理器一樣的列表，如下圖所示：

怎么樣，是不是很牛了?哈哈哈，有了這些知識做積累相信你很快就能做一個軟件出出來了。

12、在這里小編做了一個還算不錯的小程序，就是打印出當前所有進程pid和進程名以及路徑，效果如下圖所示：

可以應(yīng)該可以看出加了一個if語句，這是因為有的進程是系統(tǒng)進程，是沒有權(quán)限是無法訪問的。

13、更多的方法希望大家有空多看看文檔，沒有什么難的。重要的是你肯學(xué)就沒有克服不了的障礙，希望可以幫助到大家。

/小結(jié)/

本文主要介紹了強大的可以獲取操作系統(tǒng)運行進程和CPU使用率的模塊psutil ，介紹了該模塊的安裝和基本使用方法，并帶大家了解了一些簡單的操作系統(tǒng)知識，希望對大家的學(xué)習有幫助。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘」，可以通過以下二維碼關(guān)注。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘公眾號。