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Python跨平台监控：系统性能参数获取与文件存储实践指南

作者：c4t2025.09.25 23:05浏览量：1

简介：本文详细介绍如何使用Python获取系统CPU、内存、磁盘等基础性能参数，并通过代码示例演示如何将数据结构化写入文件，适用于系统监控、性能分析等场景。

Python跨平台监控：系统性能参数获取与文件存储实践指南

一、技术背景与需求分析

在云计算、容器化部署和分布式系统快速发展的背景下，实时监控系统性能参数已成为运维和开发工作的核心需求。通过Python获取系统基础性能参数并写入文件，不仅能够实现历史数据追溯，还可为自动化运维提供数据支撑。相较于传统监控工具（如Zabbix、Prometheus），Python方案具有轻量级、可定制化强的优势，尤其适合中小规模系统的快速部署。

二、核心性能参数解析

1. CPU使用率

CPU使用率反映处理器在特定时间内的活跃程度，包含用户态、内核态、空闲时间等细分指标。在Python中，可通过读取/proc/stat（Linux）或使用psutil库获取。例如，Linux系统下/proc/stat第一行数据包含CPU总时间统计，计算差值可得到使用率。

2. 内存使用情况

内存监控需关注总物理内存、可用内存、缓存/缓冲区占用等。Windows系统通过psutil.virtual_memory()获取，Linux则需结合/proc/meminfo中的MemTotal、MemAvailable等字段。值得注意的是，Linux的”可用内存”包含缓存回收空间，与Windows的”可用”定义存在差异。

3. 磁盘I/O性能

磁盘监控包含读写速度、IOPS、磁盘利用率等指标。psutil.disk_io_counters()可获取全局磁盘I/O统计，而分区级数据需遍历psutil.disk_partitions()并调用psutil.disk_usage()。对于SSD设备，还需关注write_amplification等特殊指标。

4. 网络带宽

网络监控涉及发送/接收字节数、错误包数等。psutil.net_io_counters()提供网卡级统计，结合时间差计算可得到实时带宽。在多网卡环境下，需通过psutil.net_if_addrs()识别各网卡流量。

三、跨平台实现方案

1. psutil库的安装与使用

  1. pip install psutil

psutil支持Windows、Linux、macOS等主流系统，提供统一的API接口。例如获取CPU使用率：

  1. import psutil
  2. import time
  4. def get_cpu_usage(interval=1):
  5.     # 第一次调用获取基准值
  6.     cpu_percent1 = psutil.cpu_percent(interval=0)
  7.     time.sleep(interval)
  8.     # 第二次调用获取实际使用率
  9.     cpu_percent2 = psutil.cpu_percent(interval=0)
  10.     return cpu_percent2  # 实际应计算两次调用的差值

2. 系统原生接口调用（Linux示例）

对于需要深度定制的场景，可直接解析/proc文件系统：

  1. def get_linux_cpu_info():
  2.     with open('/proc/cpuinfo', 'r') as f:
  3.         cpu_cores = 0
  4.         for line in f:
  5.             if line.startswith('processor'):
  6.                 cpu_cores += 1
  7.     return cpu_cores
  9. def get_linux_mem_info():
  10.     mem_info = {}
  11.     with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
  12.         for line in f:
  13.             if line.startswith(('MemTotal', 'MemAvailable')):
  14.                 key, value = line.split(':')
  15.                 mem_info[key.strip()] = int(value.split()[0]) * 1024  # 转换为字节
  16.     return mem_info

四、数据结构化与文件存储

1. JSON格式存储

JSON因其可读性和跨语言支持成为首选格式：

  1. import json
  2. from datetime import datetime
  4. def write_to_json(data, filename='system_metrics.json'):
  5.     # 添加时间戳
  6.     data_with_timestamp = {
  7.         'timestamp': datetime.now().isoformat(),
  8.         'metrics': data
  9.     }
  11.     # 追加模式写入（需处理文件锁定）
  12.     mode = 'a' if os.path.exists(filename) else 'w'
  13.     with open(filename, mode) as f:
  14.         if mode == 'w':
  15.             json.dump([data_with_timestamp], f)  # 首次写入创建列表
  16.         else:
  17.             existing_data = json.load(f)
  18.             existing_data.append(data_with_timestamp)
  19.             f.seek(0)
  20.             json.dump(existing_data, f)

2. CSV格式存储

对于时间序列数据，CSV更利于表格处理工具分析：

  1. import csv
  3. def write_to_csv(data, filename='system_metrics.csv'):
  4.     fieldnames = ['timestamp', 'cpu_percent', 'mem_available']
  5.     # 首次写入需创建文件并写入表头
  6.     is_new_file = not os.path.exists(filename)
  8.     with open(filename, 'a', newline='') as f:
  9.         writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
  10.         if is_new_file:
  11.             writer.writeheader()
  12.         writer.writerow({
  13.             'timestamp': datetime.now().isoformat(),
  14.             'cpu_percent': data['cpu_percent'],
  15.             'mem_available': data['mem_available']
  16.         })

3. 数据库存储方案

对于长期监控需求，可集成SQLite等轻量级数据库：

  1. import sqlite3
  3. def init_db(db_name='system_metrics.db'):
  4.     conn = sqlite3.connect(db_name)
  5.     c = conn.cursor()
  6.     c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS metrics
  7.                  (timestamp TEXT PRIMARY KEY,
  8.                   cpu_percent REAL,
  9.                   mem_available INTEGER)''')
  10.     conn.commit()
  11.     conn.close()
  13. def insert_metric(data, db_name='system_metrics.db'):
  14.     conn = sqlite3.connect(db_name)
  15.     c = conn.cursor()
  16.     c.execute('''INSERT INTO metrics VALUES (?, ?, ?)''',
  17.               (datetime.now().isoformat(),
  18.                data['cpu_percent'],
  19.                data['mem_available']))
  20.     conn.commit()
  21.     conn.close()

五、性能优化与异常处理

1. 采样频率控制

高频采样可能导致性能开销，建议通过线程控制：

  1. import threading
  2. import time
  4. class MetricCollector:
  5.     def __init__(self, interval=5):
  6.         self.interval = interval
  7.         self.running = False
  9.     def collect(self):
  10.         while self.running:
  11.             metrics = self.get_metrics()  # 实现具体采集逻辑
  12.             self.save_metrics(metrics)
  13.             time.sleep(self.interval)
  15.     def start(self):
  16.         self.running = True
  17.         threading.Thread(target=self.collect, daemon=True).start()
  19.     def stop(self):
  20.         self.running = False

2. 异常处理机制

  1. def safe_get_cpu():
  2.     try:
  3.         return psutil.cpu_percent(interval=1)
  4.     except psutil.AccessDenied as e:
  5.         print(f"权限不足: {e}")
  6.         return None
  7.     except psutil.NoSuchProcess as e:
  8.         print(f"进程不存在: {e}")
  9.         return None
  10.     except Exception as e:
  11.         print(f"未知错误: {e}")
  12.         return None

六、完整实现示例

  1. import psutil
  2. import json
  3. import os
  4. from datetime import datetime
  6. def get_system_metrics():
  7.     return {
  8.         'cpu_percent': psutil.cpu_percent(interval=1),
  9.         'mem_info': {
  10.             'total': psutil.virtual_memory().total,
  11.             'available': psutil.virtual_memory().available,
  12.             'used_percent': psutil.virtual_memory().percent
  13.         },
  14.         'disk_info': {
  15.             'total': sum(f.total for f in psutil.disk_partitions()),
  16.             'used': sum(f.used for f in psutil.disk_partitions()),
  17.             'free': sum(f.free for f in psutil.disk_partitions())
  18.         },
  19.         'net_io': {
  20.             'bytes_sent': psutil.net_io_counters().bytes_sent,
  21.             'bytes_recv': psutil.net_io_counters().bytes_recv
  22.         }
  23.     }
  25. def write_metrics_to_file(metrics, filename='system_metrics.log'):
  26.     entry = {
  27.         'timestamp': datetime.now().isoformat(),
  28.         'metrics': metrics
  29.     }
  31.     with open(filename, 'a') as f:
  32.         f.write(json.dumps(entry) + '\n')
  34. if __name__ == '__main__':
  35.     # 首次运行创建文件
  36.     if not os.path.exists('system_metrics.log'):
  37.         with open('system_metrics.log', 'w') as f:
  38.             f.write('')  # 创建空文件
  40.     while True:
  41.         metrics = get_system_metrics()
  42.         write_metrics_to_file(metrics)
  43.         print(f"已采集数据: {metrics['cpu_percent']}% CPU使用率")
  44.         # 每5秒采集一次
  45.         time.sleep(5)

七、应用场景与扩展建议

  1. 自动化运维：集成到Ansible/SaltStack剧本中，实现部署后性能基线采集
  2. 性能调优：结合Matplotlib生成趋势图，辅助定位性能瓶颈
  3. 告警系统：设置阈值，当CPU使用率持续>90%时触发告警
  4. 容器监控：在Docker/K8s环境中部署Sidecar模式的数据采集器

建议后续研究方向包括：

  • 使用Prometheus的Python客户端实现远程存储
  • 开发Web界面实时展示监控数据
  • 集成机器学习模型进行异常检测

通过本文介绍的方案，开发者可快速构建轻量级系统监控体系，为性能优化和故障排查提供数据支撑。实际部署时需根据具体场景调整采样频率和数据存储策略。

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