监控Linux系统，Python已就位！

Python的基础是非常重要的。基础是处理一切问题的基石。

 

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负载情况

 

如果查看Linux操作系统的负载情况，我们用Python实现的原理是通过查看文件`/proc/loadavg` 的内容去实现。

 

我们先来看看这个文件的内容是什么：

 

$cat /proc/loadavg0.00 0.01 0.05 1/187 11193

 

具体代码实现如下：

 

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#!/usr/bin/env python3loadavg = {}def load_stat():    f = open("/proc/loadavg")    con = f.read().split()    f.close()    loadavg['lavg_1']=con[0]  # 1分钟负载    loadavg['lavg_5']=con[1]  # 5分钟负载    loadavg['lavg_15']=con[2] #15分钟负载    return loadavgload_stat()print(loadavg)#输出load1的值print("load1:"+loadavg["lavg_1"])

 

解题思路：

 

 为了能够读取 `/proc/loadavg`  里的文件，我们可以定义一个函数 load_stat()函数 用来打开文件和关闭。然后读取里面的文件存到一个数据结构里，当然数据结构你可以采用List，也可以采用Dict，笔者用Dict去存放这些内容。

 

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#!/usr/bin/env python3f = open("/proc/loadavg")con = f.read()#con = f.read().split()  # 调试代码print(con)f.close()

 

我们使用split函数用于对字符串数据进行切片然后放到一个列表里面去。最后我们把列表对应的索引的值又存放到一个新的字典里去。如果要存放在字典。所以我们必须在开头定义好一个空的字典结构。

最后执行的结果如下：

 

$ python3 load.py {'lavg_1': '0.00', 'lavg_5': '0.01', 'lavg_15': '0.05'}load1:0.00

 

最后我们输出的是一个字典，那么我们要取负载情况就方便多了

 

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内存使用情况

 

计算内存的利用率原理是需要读取的是/proc/meminfo文件，该文件的结构比较清晰，不需要额外的介绍，需要知道的是内存的使用总量为used = total - free - buffers - cached。

with open("/proc/meminfo") as meminfo:    for i in meminfo:        if i.startswith("MemTotal"):            total_mem = i.split()            # print(total_mem)            total_mem = total_mem[1]            continue        elif i.startswith("MemAvailable"):            free_mem = i.split()            free_mem = free_mem[1]            continue        elif i.startswith("Buffers"):            buff_mem = i.split()            buff_mem= buff_mem[1]        elif i.startswith("Cached"):            cache_mem = i.split()            cache_mem = cache_mem[1]            break        else:            passprint("total_mem:"+total_mem)、# 输出可用内存# print("free_mem:"+free_mem)# 输出buffer内存# print("buff_mem:"+buff_mem)# print("cache_mem"+cache_mem)# print(type(free_mem))# used_mem = total_mem-free_mem-buff_mem-cache_memused_mem = float(total_mem)-float(free_mem)-float(buff_mem)-float(cache_mem)print(used_mem)# 使用内存print(used_mem)#计算内存使用率res = used_mem/float(total_mem)# 输出内存使用率值print(res)

 

思路解析：

 

上面的代码首先是去打开 文件`/proc/meminfo`,然后使用for循环遍历文件里的内容。使用的是字符串的`startswith` 方法。得到的内容使用字符串的`split` 方法切割形成一个列表。

 

Python startswith() 方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头，如果是则返回 True，否则返回 False。如果参数 beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。

 

其中的列表内容如下：

 

 

['MemTotal:', '1863224', 'kB']

 

从列表内容来看，索引为1的值1863224，就是MemTotal（总内存的数值）。

 

然后一系列的多条件的if else 语句来分别得到，total_mem，buff_mem，free_mem，cache_mem的值并赋值给变量。当把所有的值取到之后使用break 语句退出循环。

 

代码`used_mem = float(total_mem)-float(free_mem)-float(buff_mem)-float(cache_mem)`,因为我们得到的total_mem 等内存是字符串没办法进行数学运算，所以需要转成浮点数进行数学运算。

 

最后使用除法`res = used_mem/float(total_mem)` 来计算内存使用率。

 

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获取网卡信息

为了能获取网卡的流量我们使用 `psutil`  会更加方便，官方文档：https://psutil.readthedocs.io/en/latest

 

psutil是个跨平台库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率，包括CPU、内存、磁盘、网络等信息。之前的查看Linux系统的负载和内存使用情况实现都可以用`psutil`   库去实现。

#获取网卡eth0的IP地址>>> psutil.net_if_addrs()['eth0'][0].address'192.168.137.16'#子网掩码>>> psutil.net_if_addrs()['eth0'][0].netmask'255.255.255.0'#查看网卡是否开启>>> psutil.net_if_stats()['eth0'].isupTrue#查看网卡的速率，命令有ifconfig，ethtool>>> psutil.net_if_stats()['eth0'].speed #单位 Mb/s

 

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CPU使用情况

 

查看cpu的使用情况我们使用`psutil` 更加方便。

#!/usr/bin/env python3# @Author : knightimport psutil#检测cpu的使用率#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print(psutil.cpu_percent(interval=20,percpu=False))#查看物理cpu的个数print(psutil.cpu_count(logical=False))#查看cpu的总使用情况print(psutil.cpu_times_percent())# #每个cpu的使用情况print(psutil.cpu_times_percent(percpu=True))#cpu的使用率psutil.cpu_percent() ```我们执行上面的脚本，执行结果如下：```$python3  test.py 2.84scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=1.8, idle=97.2, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)[scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=1.0, idle=98.0, iowait=1.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=2.0, nice=0.0, system=1.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=1.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=3.0, nice=0.0, system=3.0, idle=93.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)]

 

以上的代码能正常的去获取cpu的负载情况，cpu状态和信息，内存信息，网络信息和流量等。

 

（1）我们再拓展一下使用`psutil` 库去实现 之前的cpu是使用情况。具体的实现如下：

 

使用psutil获取物理内存和交换内存信息，分别使用：

 

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>>> psutil.virtual_memory()svmem(total=8589934592, available=2866520064, percent=66.6, used=7201386496, free=216178688, active=3342192640, inactive=2650341376, wired=1208852480)>>> psutil.swap_memory()sswap(total=1073741824, used=150732800, free=923009024, percent=14.0, sin=10705981440, sout=40353792)

 

返回的是字节为单位的整数，可以看到，总内存大小是8589934592 = 8 GB，已用7201386496 = 6.7 GB，使用了66.6%。而交换区大小是1073741824 = 1 GB

 

（2）我们要获取系统的负载情况，我们还可以使用os模块去实现具体代码如下, 下面的代码我们是通过ipython进行交互的，在linux命令行交互式调试过程中。具体的Ipython的安装方法为`pip3 install ipython`。

 

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In [12]: import os                                                                                                                                                 In [13]: os.getloadavg()                                                                                                                                           Out[13]: (0.09, 0.27, 0.29)