Python运维实战：利用psutil获取CPU使用率与核心数

在进行Python运维开发时，获取系统CPU相关数据是常见需求。借助psutil第三方库，这一操作可以非常便捷地实现。

通常情况下，我们需要关注的CPU信息主要包含以下几类：

1. 用户态CPU时间及其占用百分比；

2. 系统态CPU时间及其占用百分比；

3. 空闲CPU时间及其占用百分比；

4. CPU的硬件配置信息。

前3项中的时间数据可以通过cpu_times方法获取，而对应的百分比数据则可以使用cpu_times_percent方法获得。

具体实现示例如下：

In [9]: importpsutil
 
In [10]:psutil.cpu_times()
Out[10]: scputimes(user=4206.828125,system=2574.46875, idle=128393.578125)
 
In [11]:psutil.cpu_times_percent()
Out[11]:scputimes(user=3.6, system=2.4, idle=94.0)
 
In [12]:psutil.cpu_times().idle
Out[12]:128616.46875
 
In [13]:psutil.cpu_times_percent().user
Out[13]: 3.5
 
In [14]:psutil.cpu_times_percent().idle
Out[14]: 94.1

根据上述输出结果可以看出，当前电脑的性能配置较为充裕。这提示我们在未来选购设备时，CPU性能或许不必追求极致，但硬盘存储性能仍需保证优质。

关于前述第4项中的CPU硬件物理信息，通常涉及获取逻辑CPU个数以及物理核心数量。这可以通过cpu_count方法来实现。

具体示例如下：

In [15]:psutil.cpu_count()
Out[15]: 8
 
In [16]:psutil.cpu_count(logical = False)
Out[16]: 4

从上述交互命令的输出结果来看，该电脑配置为四核八线程。回顾之前的设备选购决策，主要也是基于该处理器的性能指标。从当前能力评估来看，该设备仍足以支撑后续一段时间的使用需求。

以上关于Python运维中获取系统CPU信息的实现方法即为全部内容分享，希望能为读者提供参考，并欢迎大家继续支持本站。