python获取pid为3078的cpu占用率，按时间和占用率生成可视化表格

要获取特定进程ID (PID) 的 CPU 占用率并生成可视化表格，你可以使用Python的几个库来完成这个任务。首先，你需要获取进程的 CPU 使用情况，然后记录下来以生成可视化。

以下是完成这个任务的步骤：

1. 使用 `psutil` 库来获取特定PID的CPU使用率。
2. 使用 `matplotlib` 库来创建可视化图表。
3. 使用 `pandas` 库来组织和存储时间序列数据。

首先，你需要安装所需的库（如果你还没有安装的话）：

!pip install psutil matplotlib pandas

然后，你可以使用以下Python代码来实现所需功能：

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

# 捕获特定PID的进程
def get_process_by_pid(pid):
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
        if proc.info['pid'] == pid:
            return proc
    return None

# 获取特定进程的CPU使用率
def get_cpu_usage_by_process(pid):
    process = get_process_by_pid(pid)
    if process:
        return process.cpu_percent(interval=1)
    else:
        print(f"Process with PID {pid} not found.")
        return None

# 主函数来生成可视化图表
def main(pid):
    cpu_usages = []
    timestamps = []

    # 持续获取CPU使用率数据
    try:
        for _ in range(10):  # 假设我们要获取10个数据点
            cpu_usage = get_cpu_usage_by_process(pid)
            if cpu_usage is not None:
                cpu_usages.append(cpu_usage)
                timestamps.append(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()))
                time.sleep(1)  # 每秒获取一次数据
    except KeyboardInterrupt:
        pass  # 用户中断程序

    # 生成可视化图表
    df = pd.DataFrame(list(zip(timestamps, cpu_usages)), columns=['Timestamp', 'CPU Usage'])
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(df['Timestamp'], df['CPU Usage'], marker='o')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('CPU Usage (%)')
    plt.title(f'CPU Usage of PID {pid}')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main(3078)

这段代码首先定义了几个函数来获取进程信息和CPU使用率，然后在主函数中循环捕获10次CPU使用率数据（每个数据点间隔1秒），并将结果存储在pandas DataFrame中。最后，使用matplotlib生成CPU使用率随时间变化的折线图。