基于Python编写一个监控CPU的应用系统

以下是「基于Python编写一个监控CPU的应用系统」的完整攻略：

1. 确定监控指标

在编写一个监控CPU的应用系统之前，我们需要确定要监控的指标。常用的CPU监控指标包括CPU使用率、进程CPU占用量、系统负载、硬件信息等。本教程我们选择监控CPU使用率作为示例。

2. 安装必要的工具库

在Python中，我们可以使用psutil库来获取系统信息，如果你还没有安装psutil库，可以使用以下命令进行安装：

pip install psutil

除psutil库外，我们还需要安装Matplotlib库和NumPy库，用于绘制CPU使用率图表。可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib numpy

3. 编写程序

我们可以使用以下Python代码实现监控CPU使用率的功能：

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)

# 打印CPU使用率
print(f"CPU 使用率：{cpu_percent}%")

# 绘制CPU使用率折线图
plt.plot([cpu_percent])
plt.ylabel('CPU使用率')
plt.show()

以上程序会定时获取当前CPU使用率，并打印出来。除了打印外，我们还可以使用Matplotlib库将CPU使用率绘制成折线图。运行以上程序，我们会看到一个简单的折线图窗口，实时显示CPU使用率：

4. 扩展示例：定时获取CPU使用率

上面的代码只是单次获取CPU使用率，我们可以借助Python的定时器来定时获取CPU使用率并绘制图表。以下是一个每隔1秒获取一次CPU使用率的示例：

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt
import threading

class CPUMonitor:
    def __init__(self, interval):
        self.interval = interval
        self.cpu_history = []
        self.is_running = False

    def start(self):
        if self.is_running:
            return

        self.is_running = True
        self._timer = threading.Timer(self.interval, self._run)
        self._timer.start()

    def stop(self):
        self._timer.cancel()
        self.is_running = False

    def _run(self):
        cpu_percent = psutil.cpu_percent()
        self.cpu_history.append(cpu_percent)

        plt.plot(self.cpu_history)
        plt.ylabel('CPU使用率')
        plt.title('CPU使用率变化曲线')
        plt.pause(0.01)

        if len(self.cpu_history) > 60:
            self.cpu_history.pop(0)

        if self.is_running:
            self._timer = threading.Timer(self.interval, self._run)
            self._timer.start()

monitor = CPUMonitor(interval=1)
monitor.start()
plt.show()

以上代码定义了一个名为CPUMonitor的类，用于管理获取CPU使用率并绘制图表的功能。我们可以通过调用start()方法启动监控，调用stop()方法关闭监控。该示例每隔1秒获取CPU使用率并将其添加到一个列表中，然后使用Matplotlib库绘制出历史CPU使用率曲线。

运行以上代码，我们会看到一个实时更新的CPU使用率变化曲线窗口：

以上就是关于「基于Python编写一个监控CPU的应用系统」的完整攻略。