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Python实现Linux监控的方法

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要在Linux系统上监控各种系统指标，可以使用Python编写脚本来实现。下面是一个简单的Python脚本，可以监控CPU、内存和磁盘使用情况。

1. 安装依赖

在开始编写Python脚本之前，需要安装一些必要的依赖。可以使用以下命令在Linux系统上安装Python的psutil和matplotlib库：

pip install psutil matplotlib

2. 编写Python脚本

下面是一个简单的Python脚本，可以监控CPU、内存和磁盘使用情况，并将结果绘制成图表。

import psutilimport matplotlib.pyplot as plt

# 获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent()

# 获取内存使用情况
mem = psutil.virtual_memory()
mem_percent = mem.percent

# 获取磁盘使用情况
disk = psutil.disk_usage('/')
disk_percent = disk.percent

# 绘制图表
labels = ['CPU', 'Memory', 'Disk']
sizes = [cpu_percent, mem_percent, disk_percent]
colors = ['yellowgreen', 'lightskyblue', 'gold']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用psutil库获取CPU、内存和磁使用情况，并使用matplotlib库将结果绘制成图表。

3. 示例一

下面是一个示例，可以使用Python脚本监控Linux系统的CPU、内存和磁盘使用情况，并将结果绘制成图表。

#!/bin/bash

while true
do
    python monitor.py
    sleep 1
done

在上面的示例中，我们使用一个无限循环来不断运行Python脚本，并使用sleep命令来控制每次运行之间的时间间隔。

4. 示例二

下面是另一个示例，可以使用Python脚本监控Linux系统的网络流量，并将结果绘制成图表。

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取网络流量
net_io_counters = psutil.net_io_counters()
bytes_sent = net_io_counters.bytes_sent
bytes_recv = net_io_counters.bytes_recv

# 绘制图表
labels = ['Sent', 'Recv']
sizes = [bytes_sent, bytes_recv]
colors = ['yellowgreen', 'lightskyblue']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用psutil库获取网络流量，并使用matplotlib库将结果绘制成图表。

总之，Python是一种非常强大的编程语言，可以用于监控Linux系统的各种指标。使用psutil和matplotlib库，可以轻松地编写Python脚本来监控CPU、内存、磁盘和网络流量等指标，并将结果绘制成表。

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