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python實現(xiàn)可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控

 更新時間：2018年06月21日 11:26:44   作者：Paspi  
這篇文章主要為大家詳細介紹了python可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了python可視化動態(tài)CPU性能監(jiān)控的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

打算開發(fā)web性能監(jiān)控，以后會去學js，現(xiàn)在用matp來補救下，在官網有此類模板，花了一點時間修改了下，有興趣的可以去官網看看。

基于matplotoilb和psutil，matplotoilb是有名的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化工具，psutil是性能監(jiān)控工具，所以你需要這兩個環(huán)境，本文不多說環(huán)境的安裝。

以下是代碼：

#!/usr/bin/env python 
#-*-coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import psutil
def data_gen(t=0): #設置xy變量
 x = 0  
 y = 1
 while True:
 y = psutil.cpu_percent(interval=1) #獲取cpu數(shù)值,1s獲取一次。
 x += 1 
 yield x,y    
def init():
 ax.set_xlim(0, 10)   #起始x 1-10
 ax.set_ylim(0, 100)   #設置y相當于0%-100%
 del xdata[:]
 del ydata[:]
 line.set_data(xdata, ydata)
 return line,

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)  #線像素比
ax.grid()
xdata, ydata = [], []


def run(data):
 # update the data
 t, y = data
 xdata.append(t)
 ydata.append(y)
 xmin, xmax = ax.get_xlim()

 if t >= xmax:   #表格隨數(shù)據(jù)移動
 ax.set_xlim(xmin+10, xmax+10)
 ax.figure.canvas.draw()
 line.set_data(xdata, ydata)

 return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10,
repeat=False, init_func=init)
plt.show()

下面是效果圖，還有很多地方不完善，以后會花點時間完成。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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