Linux Python中处理系统监控数据的可视化

在 Linux 系统中，有许多工具和库可以用于收集、处理和可视化系统监控数据

1. 使用 psutil 库收集系统信息：

psutil（Process and System Utilities）是一个跨平台的 Python 库，用于获取系统和进程信息。要安装 psutil，请运行以下命令：

pip install psutil

以下是一个使用 psutil 收集系统信息的示例：

import psutil

# 获取 CPU 使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent()
print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")

# 获取内存信息
memory_info = psutil.virtual_memory()
print(f"总内存: {memory_info.total / (1024 * 1024)} MB")
print(f"可用内存: {memory_info.available / (1024 * 1024)} MB")

# 获取磁盘信息
disk_info = psutil.disk_usage('/')
print(f"磁盘总容量: {disk_info.total / (1024 * 1024 * 1024)} GB")
print(f"磁盘已使用: {disk_info.used / (1024 * 1024 * 1024)} GB")
print(f"磁盘剩余: {disk_info.free / (1024 * 1024 * 1024)} GB")

2. 使用 Matplotlib 库绘制图表：

Matplotlib 是一个用于绘制各种图表的 Python 库。要安装 Matplotlib，请运行以下命令：

pip install matplotlib

以下是一个使用 Matplotlib 绘制 CPU 使用率折线图的示例：

import psutil
import time
import matplotlib.pyplot as plt

# 收集 CPU 使用率数据
cpu_percentages = []
for _ in range(10):
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    cpu_percentages.append(cpu_percent)
    time.sleep(1)

# 绘制折线图
plt.plot(cpu_percentages)
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("CPU Usage (%)")
plt.title("CPU Usage Over Time")
plt.show()

这只是一个简单的示例，你可以根据需要收集更多的系统信息并使用 Matplotlib 绘制各种图表。你还可以尝试其他可视化库，如 Seaborn、Plotly 或 Bokeh，以满足你的需求。