python如何在一个程序运行过程中，将cpu占用率全程记下来，最后绘制成曲线图

可以使用 psutil 库来获取 CPU 占用率，并使用 matplotlib 库来绘制曲线图。

以下是一个示例代码：

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

cpu_usage = []
for i in range(1000):
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    cpu_usage.append(cpu_percent)
    # do some other work here

plt.plot(cpu_usage)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('CPU Usage (%)')
plt.show()

在这个示例中，我们使用一个列表 `cpu_usage` 来记录每一次循环获取到的 CPU 占用率。在循环结束后，我们使用 matplotlib 库将这个列表绘制成曲线图。

请注意，这个示例只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行处理和过滤，以便更好地呈现。

相关问题

python监视ray的各个任务的进度，及cpu全程占用率并绘制成曲线图

要监视Ray的各个任务的进度以及CPU的占用率并绘制成曲线图，需要使用Python中的一些库和工具。

首先，你可以使用Ray的Dashboard来监视Ray的任务。Ray Dashboard是一个Web界面，可以显示Ray集群中的任务、资源使用情况等信息。你可以在启动Ray时打开Dashboard，如下所示：

import ray
ray.init(dashboard_host='0.0.0.0')

这将启动一个Ray Dashboard，你可以通过在浏览器中输入`http://localhost:8265`来访问。

其次，你可以使用psutil库来监视CPU的占用率。psutil是一个跨平台的库，可以用来获取系统信息，包括CPU、内存、磁盘、网络等信息。

下面是一个使用psutil来获取CPU占用率的示例：

import psutil
import time

while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    print(f"CPU usage: {cpu_percent}%")
    time.sleep(1)

最后，你可以使用matplotlib库来绘制曲线图。matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等。

下面是一个使用matplotlib来绘制曲线图的示例：

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

cpu_percent_list = []

while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    cpu_percent_list.append(cpu_percent)
    plt.plot(cpu_percent_list)
    plt.pause(1)

这将绘制一个实时更新的CPU占用率曲线图。

综上所述，你可以结合以上三个工具来监视Ray的任务进度和CPU占用率，并绘制成曲线图。

我想在ray中监视各个任务的进度以及实时的cpu占用率，并将cpu占用率绘制成曲线图

在 Ray 中，可以使用 `ray.timeline()` 函数来记录任务的执行情况以及 CPU 的占用率信息，并将其导出为 JSON 格式。您可以使用 `ray.timeline()` 函数的 `file_path` 参数来设置导出的文件路径。然后，您可以使用第三方库（如 `pandas` 和 `matplotlib`）来读取导出的 JSON 文件，并将 CPU 占用率绘制成曲线图。

下面是一个示例代码片段，演示如何使用 `ray.timeline()` 函数来记录任务的执行情况以及 CPU 的占用率信息，并将 CPU 占用率绘制成曲线图：

import ray
import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

ray.init()

# 定义一个任务函数
@ray.remote
def my_task():
    for i in range(10):
        # 这里是任务代码
        time.sleep(1)
    
    return "done"

# 创建一组任务
tasks = [my_task.remote() for i in range(10)]

# 等待所有任务完成
ray.wait(tasks)

# 导出时间线数据
ray.timeline(file_path="/tmp/timeline.json")

# 读取时间线数据
df = pd.read_json("/tmp/timeline.json", lines=True)

# 绘制 CPU 占用率曲线图
plt.plot(df["timestamp"], df["cpu_utilization"])
plt.xlabel("Time (seconds)")
plt.ylabel("CPU utilization (%)")
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个包含 10 个任务的列表 `tasks`，并等待所有任务完成。然后，我们使用 `ray.timeline()` 函数来导出时间线数据，并将其保存到 `/tmp/timeline.json` 文件中。接下来，我们使用 `pandas` 库来读取导出的 JSON 文件，并将其转换为一个数据帧对象 `df`。最后，我们使用 `matplotlib` 库来绘制 CPU 占用率曲线图，并将其输出到屏幕上。

需要注意的是，时间线数据的导出可能会对性能产生一定的影响。因此，导出时间线数据应该在实验调试阶段进行，不应该在生产环境中频繁使用。