Python实例：实时监控报警并通过邮件发送CPU使用率

在本文中，我们将深入探讨如何利用Python编写一个实用的程序，实现实时监控CPU和内存使用情况，并在达到预设阈值时向指定邮箱发送报警信息。作者提供了两个核心模块：`cpu.py` 和 `mem.py`，这两个模块分别关注CPU和内存的监控。 首先，我们来看`cpu.py`部分。这个模块定义了一个名为`mycpumonitor`的类，用于实时监测CPU使用率。初始化函数接受一个可选参数`up`，默认值为90%，表示当CPU使用率超过这个值时将触发警报。`cpu_monitor`方法是核心部分，它使用`psutil`库获取CPU百分比，然后与预设阈值进行比较。如果超过阈值，它会创建一个名为`cpu.txt`的文本文件，并记录当前时间和CPU使用率，同时调用`txtMail`类进行邮件发送。如果邮件发送成功，还会记录一条日志并清理内存。如果文件格式有误，会捕获异常并打印错误消息。 `mem.py`模块则关注内存使用情况，但具体实现没有在给定的部分中展示。通常，这类模块也会采用类似的方法，监控内存使用，当内存占用超过一定阈值时，触发报警邮件发送。可能包含对`psutil`库的`virtual_memory`方法来获取内存信息，以及相应的报警逻辑。 整个过程涉及的关键知识点包括： 1. **Python库**：`psutil`库用于系统性能监控，如CPU和内存使用情况。 2. **文件操作**：使用`open()`函数创建、读写文件，以及处理文件不存在时的自动创建。 3. **异常处理**：`try-except`结构用于捕获和处理可能出现的错误，如文件格式错误或邮件发送失败。 4. **邮件发送**：通过`txtMail`类，使用SMTP协议实现邮件发送功能，可能涉及到配置文件（如`test.config`）来存储发件人、收件人和服务器信息。 5. **日志管理**：使用自定义的日志模块`myloggers`，记录相关信息以便于问题排查。 6. **内存管理**：对于内存监控，可能会使用`virtual_memory`函数来获取内存状态，并根据需求设置警报条件。 通过这些代码，开发者可以快速地为自己的应用集成实时的资源监控报警功能，确保系统运行的稳定性和效率。这对于服务器维护、性能优化或自动化运维场景具有很高的实用价值。