# 导入库 import psutil 

# 返回系统CPU时间。代表每个属性CPU在给定模式下花费的秒数。属性可用性因平台而异。 # percpu表示是否返回单个cpu的花费时间 # 主要返回参数有： # user：在用户模式下执行正常过程所花费的时间； Linux 还包括访客时间 # system：在核心模式下执行过程所需的时间 # idle:空闲的时间 psutil.cpu_times(percpu=False) 

scputimes(user=7627895.98, nice=4419.62, system=1704625.93, idle=249261020.67, iowait=75386.74, irq=0.0, softirq=36410.5, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0) 

# 返回用户、系统和空闲使用的百分比cpu时间 psutil.cpu_times_percent(percpu=False) 

scputimes(user=0.2, nice=0.0, system=0.0, idle=99.8, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0) 

# 返回表示当前系统CPU浮点值利用率百分比 # interval=1比较1s内CPU利用率 psutil.cpu_percent(interval=1) 

0.5 

# 当interval=None（默认为None）自上次调用或模块导入以来，该系统一直以来CPU利用率 psutil.cpu_percent(interval=None) 

5.1 

# 当percpu为True返回浮点列表，表示每个CPU利用率百分比 # psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True) 

# 返回逻辑cpu物理内核数乘以每个数量cpu能在核心上运行的线程数) psutil.cpu_count(logical=True) 

64 

# 返回物理cpu的数量 psutil.cpu_count(logical=False) 

16 

# 返回CPU 频率，包括当前、最小和最大频率，Mhz表示。 psutil.cpu_freq()/span> 

scpufreq(current=2599.998000000001, min=0.0, max=0.0)

# 返回有关系统内存使用情况的统计信息，以字节表示。主要返回参数有：
# total: 内存总量
# available：可用内存
# used： 已用内存
# free：完全没有使用的内存，在windows系统同等于available
# percent：已用内存比例，计算方式为(total - available) / total * 100
psutil.virtual_memory()

svmem(total=541061697536, available=530528514048, percent=1.9, used=7251107840, free=249252380672, active=28388438016, inactive=247208853504, buffers=7200718848, cached=277357490176, shared=56004608, slab=15238979584)

# 打印内存使用比例
print(psutil.virtual_memory().percent)

1.9

# 通过数值计算指标
mem = psutil.virtual_memory()
# 已使用和可用的总和不一定等于总和，所以计算方式看自己选择。
print(mem.used/mem.total*100)
# 实际psutil计算方式
print(100-mem.available/mem.total*100)

1.3401628452026104
1.94676199331208

# 返回系统交换内存统计信息
psutil.swap_memory()

sswap(total=0, used=0, free=0, percent=0.0, sin=0, sout=0)

 # 返回磁盘分区情况
 # psutil.disk_partitions() 

# 返回包含给定路径的分区的磁盘使用率统计信息，以字节表示，主要返回参数有：
# total：总空间
# used：已用空间
# free：可用空间
# percent：使用率百分比，计算方式为used / total * 100
psutil.disk_usage('./')

sdiskusage(total=4363237892096, used=2180849664, free=4141137940480, percent=0.1)

# 返回系统范围的磁盘输入/输出统计信息，主要返回参数有：
# read_count: 读取次数
# write_count: 写入次数
# read_bytes: 读取的字节数
# write_bytes: 写入的字节数
psutil.disk_io_counters()

sdiskio(read_count=19240910, write_count=60524213, read_bytes=3411362631680, write_bytes=7641118547968, read_time=89751300, write_time=1571245636, read_merged_count=15, write_merged_count=44291429, busy_time=73232832)

# 返回网络io统计信息，主要返回参数包括收发字节数、收发包数等。
psutil.net_io_counters()

snetio(bytes_sent=6606245, bytes_recv=7806674, packets_sent=22430, packets_recv=32301, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)

# 返回每个网卡接口的网络统计信息
psutil.net_io_counters(pernic=True)

{'lo': snetio(bytes_sent=2535762, bytes_recv=2535762, packets_sent=6513, packets_recv=6513, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0),
 'eth1': snetio(bytes_sent=740299, bytes_recv=1362457, packets_sent=9909, packets_recv=18518, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0),
 'eth0': snetio(bytes_sent=3339973, bytes_recv=3913748, packets_sent=6022, packets_recv=7282, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)}

# 返回网络的连接信息
# psutil.net_connections()

# 返回网卡配置信息
# psutil.net_if_addrs()

# 返回网卡的具体信息
psutil.net_if_stats()

{'lo': snicstats(isup=True, duplex=<NicDuplex.NIC_DUPLEX_UNKNOWN: 0>, speed=0, mtu=65536),
 'eth1': snicstats(isup=True, duplex=<NicDuplex.NIC_DUPLEX_FULL: 2>, speed=10000, mtu=1500),
 'eth0': snicstats(isup=True, duplex=<NicDuplex.NIC_DUPLEX_UNKNOWN: 0>, speed=65535, mtu=1500)}

进程状态的函数很多，具体可以看看psutil的官方仓库

# 正在运行进程的pid
psutil.pids()

[1, 8, 9, 34, 70, 71, 91, 6873]

# 返回当前进程信息
# 返回值：进程pid，进程名，进程状态
psutil.Process()

psutil.Process(pid=6873, name='python', status='running', started='19:21:01')

# 查看pid为1的进程信息
psutil.Process(1)

psutil.Process(pid=1, name='sh', status='sleeping', started='18:09:15')

# 进程是否存在
psutil.pid_exists(123)

False

# 返回当前用户信息，包括用户名、登陆终端、host端口，登陆时间
# psutil.users()

# 返回系统启动时间，时间戳形式
# psutil.boot_time()

获取可用GPU的ID列表

deviceIDs = GPUtil.getAvailable(order = ‘first’, limit = 1, maxLoad = 0.5, maxMemory = 0.5, includeNan=False, excludeID=[], excludeUUID=[])

输入参数如下：

• order：确定返回可用GPU设备ID的顺序，可输入参数：first（升序排列），last（降序排列），random（随机选取），load（按负载递增），memory（按显存使用量递增）
• limit：将返回的GPU设备数量限制为指定数量
• maxLoad：负载率大于maxLoad的不会被返回
• maxMemory：显存使用率大于maxMemory的不会被返回
• includeNan：是否包括负载或内存使用为Nan的GPU
• excludeID：不用于排序的GPU的id
• excludeUUID：不用排序的GPU的uuid

返回参数如下：

• deviceIDs: 所有可用GPU设备ID的列表，id号从0开始。

# 导入库
import GPUtil

# 获取一个可用gpu的id
deviceIDs = GPUtil.getAvailable()
deviceIDs

[0]

# 获取最后一个可用gpu的id
deviceIDs = GPUtil.getAvailable(order = 'last')
deviceIDs

[3]

# 随机获取4个可用gpu的id
deviceIDs = GPUtil.getAvailable(order = 'random', limit=4)
deviceIDs

[0, 3, 1, 2]

获取第一个可用的GPU的id

deviceID = GPUtil.getFirstAvailable(order = ‘first’, maxLoad=0.5, maxMemory=0.5, attempts=1, interval=900, verbose=False)

输入参数和GPUtil.getAvailable差不多，其他参数如下：

• attempts：在放弃寻找可用GPU之前，函数应进行的尝试次数
• interval：查找gpu的间隔
• verbose：是否显示详细信息

返回参数如下：

• deviceID: 一个可用GPU设备ID的列表

# 随机获取1个可用gpu的id
deviceID = GPUtil.getFirstAvailable(order = 'random')
deviceID

[1]

打印所有GPU的当前状态

GPUtil.showUtilization(all=False, attrList=None, useOldCode=False)

输入参数如下：

• all：显示GPU所有信息，如果否只显示GPU利用率和GPU显存使用率
• interval：要显示的属性列表列表，这个要看代码
• useOldCode：是否应使用显示GPU利用率的旧代码

该函数在命令行界面输出结果。

# 命令行打印结果
GPUtil.showUtilization(all=False, attrList=None, useOldCode=False)

| ID | GPU | MEM |
------------------
|  0 |  0% |  0% |
|  1 |  0% |  0% |
|  2 |  0% |  0% |
|  3 |  0% |  0% |

获取所有GPU对象的列表

GPUs = GPUtil.getGPUs()

返回参数如下：

• 所用可用GPU列表

import GPUtil
# 获取所有可用GPU列表，id号从0开始
GPUs = GPUtil.getGPUs()
GPUs

[<GPUtil.GPUtil.GPU at 0x7fd3142f08d0>,
 <GPUtil.GPUtil.GPU at 0x7fd3142ec390>,
 <GPUtil.GPUtil.GPU at 0x7fd3142f0f90>,
 <GPUtil.GPUtil.GPU at 0x7fd3142ecfd0>]

筛选可用GPU

GPUavailability = GPUtil.getAvailability(GPUs, maxLoad = 0.5, maxMemory = 0.5, includeNan=False, excludeID=[], excludeUUID=[])

• 输入参数：GPUs为GPU对象列表，其他参数与GPUtil.getAvailable一样
• 返回参数：返回一个与GPUs大小相等的1和0列表，指示哪些对应的GPU可用，1表示可用，0表示不可用

GPUavailability = GPUtil.getAvailability(GPUs)
GPUavailability

[1, 1, 1, 1]

GPU属性获取

返回单个GPU的属性，GPU属性的描述来自于nvidia-smi命令。这些属性分别为：

• psutil
• gputil