python3中在linux中读取cpu和内存使用率 磁盘占用率，主要是这三项

可以使用 Python 中的 psutil 模块来读取 CPU、内存和磁盘的使用率，以下是示例代码：

import psutil

# 获取CPU占用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent()

# 获取内存占用率
mem = psutil.virtual_memory()
mem_percent = mem.percent

# 获取磁盘占用率
disk = psutil.disk_usage('/')
disk_percent = disk.percent

print(f"CPU占用率：{cpu_percent}%")
print(f"内存占用率：{mem_percent}%")
print(f"磁盘占用率：{disk_percent}%")

请注意，需要在 Linux 系统中安装 psutil 模块，可以使用以下命令进行安装：

pip install psutil

相关问题

python中遍历一个文件夹中的几万份pdf文件，使得磁盘占用100%活动时间，如何解决问题

在Python中，如果你需要遍历大量PDF文件并处理它们，这可能会导致频繁的I/O操作，如果处理不当，确实可能导致磁盘占用率高并影响性能。解决这个问题有几种策略：

1. **批量操作**：避免一次性加载所有PDF内容到内存。可以一次读取、处理一个小部分的文件，而不是一次性全部打开。

import os
import glob
from PyPDF2 import PdfFileReader

chunk_size = 100  # 设置每次处理的文件数量
folder_path = "path/to/folder"
file_list = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf"))

for i in range(0, len(file_list), chunk_size):
    files_chunk = file_list[i:i+chunk_size]
    for pdf_file in files_chunk:
        with open(pdf_file, 'rb') as f:
            reader = PdfFileReader(f)
            # 处理每个PDF文件...

2. **利用生成器**：创建一个生成器函数，逐行读取PDF，这样就不会一次性加载整个文件。

def read_pdf_in_chunks(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        while True:
            data = f.read(chunk_size)  # 可调整chunk_size
            if not data:
                break
            yield data
            # 在这里对数据进行处理...

# 使用生成器遍历文件列表
for pdf_file in file_list:
    for pdf_data in read_pdf_in_chunks(pdf_file):
        # 处理数据...

3. **使用异步IO**：如果你的环境支持，可以考虑使用`concurrent.futures`库进行并发处理，但这通常更适合CPU密集型任务，而非I/O密集型如读取大文件。

4. **监控资源使用**：使用操作系统提供的工具（如top或htop）观察进程的资源占用情况，并适时暂停处理或优化算法。

5. **分批处理**：将大任务分解成多个小任务，分配给多个线程或进程处理，提高整体效率。

6. **优化存储和网络**：如果条件允许，可以考虑压缩PDF文件或使用更快的存储系统，减少I/O延迟。

python中遍历一个文件夹中的几万份pdf文件，使得磁盘占用100%活动时间，如何及时释放空间

在Python中，如果你需要遍历大量PDF文件并可能占用大量磁盘I/O，确实可能会导致磁盘占用率高并减慢系统性能。为了尽可能减少对磁盘资源的影响，可以考虑以下几个策略：

1. **分批操作**：将大文件列表分成较小的部分，每次只处理一部分，而不是一次性全部加载到内存。可以使用`itertools.islice()`或者`pd.read_pdf()`的`chunksize`参数来控制每次读取的文件数。

import itertools
from pd import read_pdf

chunks = [file_list[i:i+100] for i in range(0, len(file_list), 100)]
for chunk in chunks:
    for pdf in chunk:
        # 处理PDF文件

2. **流式处理**：利用像`fpdf`这样的库提供逐页读取的功能，而不是一次性加载整个PDF文件。

3. **缓存机制**：如果文件操作频繁，可以考虑使用`lru_cache`或者其他缓存技术，避免不必要的重复读取。

4. **优化数据结构**：对于文件内容的操作，尽量避免创建临时文件或大对象，如转换成文本后直接处理。

5. **异步处理**：如果你的环境支持，可以考虑使用异步IO库（如`asyncio`），将文件读取任务分解为后台任务。

6. **监控系统状态**：定期检查系统的磁盘使用情况，当达到一定阈值时暂停操作，直到磁盘空闲。

7. **清理无用文件**：在处理完成后，立即关闭文件并删除不再需要的临时文件，释放磁盘空间。

重要的是要意识到频繁的磁盘I/O操作本身就是一项消耗资源的任务，所以合理的设计和优化至关重要。同时，具体的解决方案可能取决于你的具体需求和硬件环境。