Python监控进程内存的实现及详细方法是什么-群英

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今天就跟大家聊聊有关“Python监控进程内存的实现及详细方法是什么”的内容，可能很多人都不太了解，为了让大家认识和更进一步的了解，小编给大家总结了以下内容，希望这篇“Python监控进程内存的实现及详细方法是什么”文章能对大家有帮助。

python监控某个进程内存

测试场景：

某个客户端程序长时间运行后存在内存泄漏问题，现在开发解决了需要去验证这个问题是否还存在，并要求出具相应测试验证报告。

手段：

需要有一个工具能够实时去获取该程序进程一直运行下占用内存，CPU使用率情况。

方法：

python去实现这么个监控功能

import sys
import time
import psutil
sys.argv
# get pid from args
#获取命令行输入的参数个数,sys.ary是一个列表
#如果列表参数<2，说明只输入了python 文件名称.py,则退出不继续运行
if len(sys.argv) < 2:
	print ("没有输入要监控的进程编号")
	sys.exit()
 
#获取进程
print("打印进程号:"+sys.argv[1])
pid = int(sys.argv[1])
p = psutil.Process(pid)
#监控进程并将获取CPU,内存使用情况写入csv文件中
interval = 60 # 获取CPU，内存使用情况轮询时间间隔
num=100
with open("process_monitor_" + p.name() + '_' + str(pid) + ".csv", "a+") as f:
	f.write("时间,cpu使用率（%）,内存使用率（%）,内存使用值MB\n") # csv文件表头列名：time,cpu使用率,内存使用率,内存占用值MB
	while num>0:
		num=num-1
		current_time = time.strftime('%Y%m%d-%H%M%S',time.localtime(time.time()))
		cpu_percent = p.cpu_percent() # better set interval second to calculate like:  p.cpu_percent(interval=0.5)
		mem_percent = p.memory_percent()
		mem_info=p.memory_info().rss
		mem_MB=4096 / mem_percent
		print('当前进程的内存使用：',mem_info)
		print('当前进程的内存使用：%.4f MB' %mem_MB)
		line = current_time + ',' + str(cpu_percent) + ',' + str(mem_percent)+','+str(mem_MB)
		print (line)
		f.write(line + "\n")
		time.sleep(interval)

python监控进程并重启

最近公司的游戏服务器经常掉线，老板只能让员工不定时登陆服务器看死掉没有，都快成机器人了，因此python自动化监测进程运用脚本就产生了。

分析了具体思路

1.做个线程定时器，每隔20s执行系统命令查询指定进程名称是否存在

2.如果不存在，就重启；不存在就不进行后续的操作。

相关代码很简单

def restart_process(process_name):
    red = subprocess.Popen('tasklist', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
    tasklist_str = red.stdout.read().decode(encoding='gbk')
    re_path = process_name.split("\\")[-1]
    formattime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    if re_path not in tasklist_str:
        # obj = connect_emai()
        # sendmail('程序卡掉正在重启。。。', obj)
        # 发送HTTP请求
        # url = "http://159.138.131.148/server_offline.html"
        # request = urllib.request(url)
        global count
        count += 1
        print(formattime + '第' + str(count) + '次检测发现异常重连')
        cmd = process_name
        os.system(process_name)
        # res = subprocess.Popen(cmd,stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,shell=True)
        # print(res.stderr.read().decode(encoding='gbk'),res.stdout.read().decode(encoding='gbk'))
        # sendmail('重启连接成功！',obj)
        print('yes,connected')
    else:
        global error_count
        error_count += 1
        print(formattime + '第' + str(error_count) + '次检测正在运行中')
    global timer
    timer = Timer(20, restart_process, ("start C:\Progra~1\CloudControlServer\CloudControlServer.exe",))
    timer.start()
count = 0
error_count = 0
timer = Timer(20, restart_process, ("start C:\Progra~1\CloudControlServer\CloudControlServer.exe",))
timer.start()

搞定！！！

接下来有了新的需求~~ 需要监控CPU的运行状态，如果CPU一直维持在80%以上就主动杀死进程，并重启进程,使用了牛逼的psutil 跨系统平台操作库。实现代码如下：

def look_cpu(process_name):
    res = subprocess.Popen('wmic cpu get LoadPercentage', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
    res_str = res.stdout.read().decode(encoding='gbk')
    num = re.findall('\d+', res_str)[0]
    if int(num) > 80:
        print('cup负载超过10%')
        time.sleep(10)
        res_twice = subprocess.Popen('wmic cpu get LoadPercentage', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
                                     shell=True)
        res_twice_str = res_twice.stdout.read().decode(encoding='gbk')
        num_twice = re.findall('\d+', res_twice_str)[0]
        # 判断两次监测稳定在5%以内 杀死进程并重启
        if abs(int(num) - int(num_twice)) < 5:
            tasklist = subprocess.Popen('tasklist | findstr CloudControlServer.exe', stdout=subprocess.PIPE,
                                        stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
            res = tasklist.stdout.read().decode(encoding='gbk')
            pid = re.search('\d{1,4}', res).group()
            cmd = 'taskkill -f /pid %s' % pid
            time.sleep(0.5)
            print(cmd)
            os.system('taskkill -f /pid %s' % pid)
            os.system(process_name)
    print('正在监测cpu，cpu占用率：%s' % num)
    global timer
    timer = Timer(30, look_cpu, ("start C:\Progra~1\CloudControlServer\CloudControlServer.exe",))
    timer.start()

但是第三天老板有了新的需求，需要做个web端将CPU和内存信息开放api 并且支持远程重启，我的思路是利用python自带的http服务类库，省去了socket编程的麻烦，直接输入IP port 即可，这里使用了wsgiref.simple_server

# web服务应用函数
def application(environ, start_response):
    path = environ.get('PATH_INFO')
    start_response('200 OK', [])
    # 提供cpu 状态信息
    if path == '/cpu':
        res = subprocess.Popen('wmic cpu get LoadPercentage', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
                               shell=True)
        res_str = res.stdout.read().decode(encoding='gbk')
        resp = {'cpu': re.findall('\d+', res_str)[0]}
        return [json.dumps(resp).encode(encoding='utf-8')]
    # 提供cpu + memory 信息
    elif path == '/state':
        cpu = psutil.cpu_percent()
        memory = psutil.virtual_memory()
        memory_lv = float(memory.used) / float(memory.total) * 100
        res = {'cpu': cpu, 'memory': memory_lv}
        return [json.dumps(res).encode(encoding='utf-8')]
    # 提供重启进程api
    elif path == '/restart_process':
        # os.system('shutdowm.exe -r')
        res = remote_restart_process("start C:\Progra~1\CloudControlServer\CloudControlServer.exe")
        return [b'success']
# 启动web服务器提供api .port=8060
httpserver = make_server('', 8060, application)
httpserver.serve_forever()
'''
三个api接口：
ip:8060/cpu     cpu信息
ip:8060/state   cpu+memory状态
ip:8060/restart_process    重启进程
'''

以上就是关于“Python监控进程内存的实现及详细方法是什么”的介绍了，感谢各位的阅读，希望这篇文章能帮助大家解决问题。如果想要了解更多知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。