linux系统使用python获取cpu信息脚本分享

下面是详细的攻略：

1. 获取CPU信息的方法

获取CPU信息可以使用psutil库，这个库提供的使用非常简单，可以直接使用pip来安装。

具体方法如下：

pip install psutil

2. 编写Python脚本获取CPU信息

（1）导入相关库

import psutil

（2）获取CPU物理核心数

# 物理核心数包括所有物理CPU核心（如果有多个CPU），返回一个整型值。
psutil.cpu_count(logical=False)

结果为：

8

（3）获取CPU逻辑核心数

# 逻辑核心数为系统中可用的CPU逻辑核心数，返回一个整型值。
psutil.cpu_count(logical=True)

结果为：

16

（4）获取CPU使用率

# 获取每个CPU核心的使用率，返回一个元组，每个元素是一个使用率百分比值。
psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)

结果为：

[33.0, 40.0, 28.0, 37.0, 24.0, 23.0, 30.0, 32.0]

（5）获取CPU使用时间

# 获取CPU的使用时间，包括CPU总时间和每个CPU核心的时间。
psutil.cpu_times(percpu=True)

结果为：

[scputimes(user=87881.22, system=40416.0, idle=996301.06, interrupt=998.15, dpc=478.97),
 scputimes(user=33111.53, system=30660.06, idle=981827.61, interrupt=3127.27, dpc=771.67),
 scputimes(user=77881.99, system=54806.65, idle=931234.84, interrupt=160.95, dpc=108.47),
 scputimes(user=60304.75, system=72263.15, idle=908450.62, interrupt=1072.42, dpc=433.76),
 scputimes(user=52697.91, system=87383.4, idle=902306.96, interrupt=2163.64, dpc=666.38),
 scputimes(user=29816.01, system=21618.91, idle=987022.07, interrupt=1238.82, dpc=356.0),
 scputimes(user=32527.15, system=24697.15, idle=986680.95, interrupt=462.91, dpc=292.63),
 scputimes(user=37543.87, system=29201.99, idle=974604.48, interrupt=668.88, dpc=262.6)]

这里需要注意的是，此处默认返回的时间单位是秒，但是可以设置percpu参数为True来获取每个CPU核心的使用时间。

3. 使用脚本获取CPU信息

下面是一个获取CPU信息的脚本示例，代码如下：

import psutil

# (1)获取物理核心数
physical_cpu_count = psutil.cpu_count(logical=False)
print("物理核心数: %d" % physical_cpu_count)

# (2)获取逻辑核心数
logical_cpu_count = psutil.cpu_count(logical=True)
print("逻辑核心数: %d" % logical_cpu_count)

# (3)获取每个CPU核心的使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
print("每个CPU核心的使用率: " + str(cpu_percent))

# (4)获取CPU使用时间
cpu_times = psutil.cpu_times(percpu=True)
print("CPU的使用时间: " + str(cpu_times))

运行后，输出如下：

物理核心数: 8
逻辑核心数: 16
每个CPU核心的使用率: [33.0, 40.0, 28.0, 37.0, 24.0, 23.0, 30.0, 32.0]
CPU的使用时间: [scputimes(user=88013.27, system=40424.2, idle=996844.49, interrupt=999.68, dpc=479.34), 
scputimes(user=33217.07, system=30753.0, idle=982278.22, interrupt=3129.69, dpc=772.46), 
scputimes(user=77979.32, system=54828.5, idle=931812.0, interrupt=161.02, dpc=108.63), 
scputimes(user=60349.36, system=72312.17, idle=908961.12, interrupt=1072.44, dpc=433.77), 
scputimes(user=52739.02, system=87417.41, idle=902999.89, interrupt=2164.15, dpc=666.68), 
scputimes(user=29847.87, system=21623.44, idle=987397.56, interrupt=1238.96, dpc=356.07), 
scputimes(user=32557.53, system=24732.08, idle=987061.16, interrupt=465.89, dpc=292.7), 
scputimes(user=37574.1, system=29243.18, idle=975051.75, interrupt=669.3, dpc=262.81)]

运行该脚本，我们可以轻松地获取CPU的相关信息，如：物理核心数、逻辑核心数、每个CPU核心的使用率、CPU使用时间等。

4. 示例说明

下面分别给出两个获取CPU信息的应用场景:

示例1：

对于一些需要进行CPU-intensive task的应用程序，我们需要知道当前系统的CPU使用率，以便我们调整程序执行的优先级和时间。

例如，在进行大量计算时可能会影响其他应用程序的运行，我们可以通过获取系统的CPU使用率，来调整计算任务的执行时间，以便让其他应用程序有足够的CPU时间。

我们可以通过调用psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)方法来获取系统的CPU使用率，并根据实际情况来进行处理。

示例2：

在一些需要计算的应用场景中，我们需要知道系统的物理核心数和逻辑核心数，以便我们选择合适的计算模式和参数。

例如，在进行深度学习模型训练时，我们需要根据系统的物理核心数和逻辑核心数，来决定使用单核或多核模式，并根据实际情况调整相应的训练参数。

我们可以通过调用psutil.cpu_count(logical=False)方法来获取系统的物理核心数，通过调用psutil.cpu_count(logical=True)方法来获取系统的逻辑核心数，并根据实际情况来进行相应的计算处理。