flask+mysql+html搭建CPU内存实时监控折线图功能
时间: 2023-07-29 22:11:44 浏览: 155
这是一个比较复杂的项目，需要一定的技术基础。以下是大致的步骤：
1. 搭建Flask应用程序，包括路由和页面模板。
2. 安装mysql，并连接到Flask应用程序。
3. 编写采集系统CPU和内存使用率的Python脚本，并将采集到的数据存储到mysql中的表中。
4. 使用Ajax实现前端页面与后端的数据交互，定时获取mysql中的数据并更新折线图。
具体实现步骤如下：
1. 搭建Flask应用程序
首先需要安装Flask框架和相关依赖。可以使用pip命令进行安装：
```python
pip install flask
pip install flask-mysql
```
接下来创建一个Flask应用程序，并编写路由和页面模板。
```python
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
在templates文件夹下创建一个名为index.html的模板文件，用于显示实时监控的折线图。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>CPU内存实时监控</title>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.6.0/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="chart" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
<script>
var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
var option = {
title: {
text: 'CPU内存实时监控'
},
tooltip: {
trigger: 'axis'
},
legend: {
data:['CPU使用率', '内存使用率']
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: []
},
yAxis: {
type: 'value',
axisLabel: {
formatter: '{value}%'
}
},
series: [
{
name: 'CPU使用率',
type: 'line',
data: []
},
{
name: '内存使用率',
type: 'line',
data: []
}
]
};
myChart.setOption(option);
setInterval(function() {
$.ajax({
url: '/data',
success: function(data) {
var xAxisData = [];
var cpuData = [];
var memData = [];
for(var i = 0; i < data.length; i++) {
xAxisData.push(data[i].time);
cpuData.push(data[i].cpu);
memData.push(data[i].memory);
}
myChart.setOption({
xAxis: {
data: xAxisData
},
series: [
{
name: 'CPU使用率',
data: cpuData
},
{
name: '内存使用率',
data: memData
}
]
});
}
});
}, 1000);
</script>
</body>
</html>
```
2. 安装mysql，并连接到Flask应用程序
首先需要安装mysql，并创建一个数据库和一个表用于存储采集到的数据。
```sql
CREATE DATABASE monitor;
USE monitor;
CREATE TABLE data (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
cpu FLOAT,
memory FLOAT,
PRIMARY KEY (id)
);
```
接下来在Flask应用程序中添加mysql配置，并连接到mysql。
```python
from flaskext.mysql import MySQL
app = Flask(__name__)
app.config['MYSQL_DATABASE_HOST'] = 'localhost'
app.config['MYSQL_DATABASE_PORT'] = 3306
app.config['MYSQL_DATABASE_USER'] = 'root'
app.config['MYSQL_DATABASE_PASSWORD'] = '123456'
app.config['MYSQL_DATABASE_DB'] = 'monitor'
mysql = MySQL()
mysql.init_app(app)
@app.route('/data')
def get_data():
cursor = mysql.get_db().cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM data ORDER BY time DESC LIMIT 30')
data = cursor.fetchall()
return jsonify(data)
```
3. 编写采集系统CPU和内存使用率的Python脚本，并将采集到的数据存储到mysql中的表中
使用psutil库可以方便地获取系统CPU和内存使用率。编写一个Python脚本，定时采集CPU和内存使用率，并将采集到的数据存储到mysql中的表中。
```python
import psutil
import time
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='monitor')
while True:
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
mem_percent = psutil.virtual_memory().percent
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('INSERT INTO data (cpu, memory) VALUES (%s, %s)', (cpu_percent, mem_percent))
conn.commit()
time.sleep(1)
conn.close()
```
4. 使用Ajax实现前端页面与后端的数据交互，定时获取mysql中的数据并更新折线图
在前面的index.html模板文件中已经使用Ajax定时获取数据并更新折线图。
```javascript
setInterval(function() {
$.ajax({
url: '/data',
success: function(data) {
var xAxisData = [];
var cpuData = [];
var memData = [];
for(var i = 0; i < data.length; i++) {
xAxisData.push(data[i].time);
cpuData.push(data[i].cpu);
memData.push(data[i].memory);
}
myChart.setOption({
xAxis: {
data: xAxisData
},
series: [
{
name: 'CPU使用率',
data: cpuData
},
{
name: '内存使用率',
data: memData
}
]
});
}
});
}, 1000);
```
以上就是使用Flask+mysql+html搭建CPU内存实时监控折线图功能的大致步骤。需要注意的是，由于采集系统CPU和内存使用率的Python脚本需要长时间运行，可以使用supervisor等工具进行进程管理。
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具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。
为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。
在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。
资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分：
1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。
2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。
3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。
5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。
Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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- 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。
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文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。
5. TypeScript标签的含义：
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6. 压缩包子文件的文件名称列表：
在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。
总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。