Flask实战：实现简单的计算机资源监控系统，动态数据展示

前言

简介：

        采用Flask、Flask_socketio，实现对计算机资源实时监控刷新。

Domain info：

         Flask、Flask_socketio、psutil、threading

• psutil获取系统cpu使用率的方法是cpu_percent(),其有两个参数，分别是interval和percpu,interval指定的是计算cpu使用率的时间间隔，percpu则指定是选择总的使用率还是每个cpu的使用率。

  如果percpu赋值为True的话就会返回一个数组（Python中虽说不叫数组，但我叫习惯了），其中包含了两个值（我用的是双核CPU），而为False的话就只有一个值了。所以说当percpu为True的时候，会返回每一个CPU的使用率，而为False则是总使用率。

   

• socketio.emit

  socket.emit('action');表示发送了一个action命令，命令是字符串的，在另一端接收时，可以这么写： socket.on('action',function(){...});
  socket.emit('action',data);表示发送了一个action命令，还有data数据，在另一端接收时，可以这么写： socket.on('action',function(data){...});
  socket.emit(action,arg1,arg2); 表示发送了一个action命令，还有两个数据，在另一端接收时，可以这么写： socket.on('action',function(arg1,arg2){...});
  在emit方法中包含回调函数，例如：
  socket.emit('action',data, function(arg1,arg2){...} );那么这里面有一个回调函数可以在另一端调用，另一端可以这么写：socket.on('action',function(data,fn){   fn('a','b') ;  });
  上面的data数据可以有0个或者多个，相应的在另一端改变function中参数的个数即可，function中的参数个数和顺序应该和发送时一致

  上面的fn表示另一个端传递过来的参数，是个函数，写fn('a','b') ;会回调函数执行。一次发送不应该写多个回调，否则只有最后一个起效，回调应作为最后一个参数。

  转自:http://www.cnblogs.com/liuswi/p/4033282.html

 

库：

from flask import Flask, render_template, session, request

# socketio
from flask_socketio import SocketIO, emit

# threading
from threading import Lock

# 用于内存、时间等获取的库
import psutil
import time 

实践

mainapp.py

# cpu_and_mem_monitor
# 参考别人的代码，学习实践
# 思路：后端后台一旦产生数据，即刻推送到前端

from flask import Flask, render_template, session, request

# socketio
from flask_socketio import SocketIO, emit

# threading
from threading import Lock

# 用于内存、时间等获取的库
import psutil
import time 


async_mode = None

# 初始化一个flask应用
app = Flask(__name__)
# 进行session秘钥配置
app.config['SECRET_KEY'] = 'asdfsf'
socketio = SocketIO(app, async_mode=async_mode)

thread = None
thread_lock = Lock()

# 后台线程，采集计算机数据，实时推送给前端
def background_thread():
    count = 0
    while True:
        socketio.sleep(2)
        count = count + 1
        t = time.strftime('%M:%S', time.localtime()) # 获取系统时间，此处只取分秒
        cpus = psutil.cpu_percent(interval=None, percpu=True) # 获取系统cpu使用率 non-blocking
        socketio.emit('server_response',
                        {'data': [t] + list(cpus)[0:4], 'count':count},
                        namespace='/test') # 不需要客户端连接上下文，默认broadcast = True

        print([t] + list(cpus)[0:4])
        print(100*'*')
    
#### 

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', async_mode=socketio.async_mode)
    # 每次执行render_template函数时，渲染器都会将index.html的变量值用实际值替代。

# 与前端建立socket连接后，启动后台线程
@socketio.on('connect', namespace='/test')
def test_connect():
    global thread
    with thread_lock:
        if thread is None:
            thread = socketio.start_background_task(target = background_thread)
        
if __name__ == "__main__":
    socketio.run(app, debug=True)

        index.html

        效果：