python如何给内存和cpu使用量设置限制

目录
  • 给内存和cpu使用量设置限制
    • 限制Python进程cpu使用时间的样例如下
    • 要限制内存的使用可以使用如下函数
  • 查询windows的cpu、内存使用率

给内存和cpu使用量设置限制

在linux系统中,使用Python对内存和cpu使用量设置限制需要通过resource模块来完成。

resource文档地址:resource — Resource usage information

限制Python进程cpu使用时间的样例如下

import signal
import resource
import os
def time_exceeded(signo, frame):
    print("time's up")
    raise SystemExit(1)
def set_max_runtime(seconds):
    soft,hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)
    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))
    signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)
if __name__ == '__main__':
    set_max_runtime(5)
    while True:
        pass

运行上述代码,当超时时会产生SIGXCPU信号。程序就会做清理工作然后退出。

要限制内存的使用可以使用如下函数

def limit_memory(maxsize):
    soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (maxsize, hard))

当设定了内存限制后,如果没有更多的内存可用,程序就会开始产生MemoryError异常。

注:以上示例代码来源于:《Python Cookbook》P575 “给内存和cpu使用量设置限制”。

查询windows的cpu、内存使用率

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
def get_info(metric):
    metric_cmd_map = {
        "cpu_usage_rate": "wmic cpu get loadpercentage",
        "mem_total": "wmic ComputerSystem get TotalPhysicalMemory",
        "mem_free": "wmic OS get FreePhysicalMemory"
    }
    out = os.popen("{}".format(metric_cmd_map.get(metric)))
    value = out.read().split("\n")[2]
    out.close()
    return float(value)
# cpu使用率
cpu_usage_rate = get_info('cpu_usage_rate')
print("windows的CPU使用率是{}%".format(cpu_usage_rate))
# 无法直接查出内存使用率,总内存单位是b,而剩余内存单位是kb
mem_total = get_info('mem_total')/1024
mem_free = get_info('mem_free')
mem_usage_rate = (1 - mem_free/mem_total)*100
print("windows的内存使用率是{}%".format(mem_usage_rate))

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 10种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

    在运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率.但该怎么做呢? 首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长.接着,就针对这一部分进行优化. 同时,还需要控制内存和CPU的使用,这样可以在另一方面优化代码. 因此,在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具,来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用. 1. 使用装饰器来衡量函数执行时间 有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果: import time

  • 运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

    一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度. 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40). 1.如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI

  • python实现监控指定进程的cpu和内存使用率

    为了测试某个服务的稳定性,通常需要在服务长时间运行的情况下,监控其资源消耗情况,比如cpu和内存使用 这里借助python的psutil这个包可以很方便的监控指定进程号(PID)的cpu和内存使用情况 代码 process_monitor.py import sys import time import psutil # get pid from args if len(sys.argv) < 2:     print ("missing pid arg")     sys.ex

  • Python限制内存和CPU使用量的方法(Unix系统适用)

    问题 你想对在Unix系统上面运行的程序设置内存或CPU的使用限制. 解决方案 resource 模块能同时执行这两个任务.例如,要限制CPU时间,可以像下面这样做: import signal import resource import os def time_exceeded(signo, frame): print("Time's up!") raise SystemExit(1) def set_max_runtime(seconds): # Install the sign

  • python如何给内存和cpu使用量设置限制

    目录 给内存和cpu使用量设置限制 限制Python进程cpu使用时间的样例如下 要限制内存的使用可以使用如下函数 查询windows的cpu.内存使用率 给内存和cpu使用量设置限制 在linux系统中,使用Python对内存和cpu使用量设置限制需要通过resource模块来完成. resource文档地址:resource — Resource usage information 限制Python进程cpu使用时间的样例如下 import signal import resource im

  • python 监测内存和cpu的使用率实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import paramiko import pymysql import time linux = ['192.168.0.179'] def connectHost(ip, uname='shenyuming', passwd='ajiongqqq'): ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect(ip, us

  • Python跑循环时内存泄露的解决方法

    Python跑循环时内存泄露 今天在用Tensorflow跑回归做测试时,仅仅需要循环四千多次 (补充说一句,我在个人PC上跑的).运行以后,我就吃饭去了.等我回来后,Console窗口直接亮红了!!! import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import tensorflow as tf import matplo

  • python获取系统内存占用信息的实例方法

    psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目前支持32位和64位的Li

  • Python万字深入内存管理讲解

    目录 Python内存管理 一.对象池 1.小整数池 2.大整数池 3.inter机制(短字符串池) 二.垃圾回收 2.1.引用计数 2.1.1 引用计数增加 2.1.2 引用计数减少 2.2.标记清除 2.3.分代回收 2.3.1 分代回收触发时机?(GC阈值) 2.3.2 查看引用计数(gc模块的使用) 三.怎么优化内存管理 1.手动垃圾回收 2.调高垃圾回收阈值 3.避免循环引用 四.总结 Python内存管理 一.对象池 1.小整数池 系统默认创建好的,等着你使用 概述: 整数在程序中的

  • python监控linux内存并写入mongodb(推荐)

    (需要安装psutil 用来获取服务器资源,以及pymongo驱动)#pip install psutil #pip install pymongo #vim memory_monitory.py 文件内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import psutil import socket import time from pymongo import MongoClient mongodbIp = '192.168.200.1

  • Android编程实现获取系统内存、CPU使用率及状态栏高度的方法示例

    本文实例讲述了Android编程实现获取系统内存.CPU使用率及状态栏高度的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: DeviceInfoManage类用于获取系统的内存,CPU的信息,以及状态栏的高度 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReade

  • Linux下使用python调用top命令获得CPU利用率

    本文定位:想通过python调用top命令获取cpu使用率但暂时没有思路的情况. 如果单纯为了获得cpu的利用率,通过top命令重定向可以轻松实现,命令如下: 复制代码 代码如下: top -bi > cpuHistory.log 或 复制代码 代码如下: top -bi | tee  cpuHistory.log 这个就不解释了,不懂的朋友查询下top的帮助文档.这里要实现的是通过python调用top命令,并获得cpu的利用率信息. 用过popen的朋友很快就能想到类似如下的代码(这个是我第

  • Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息.分享给大家供大家参考,具体如下: 进行图像绘制有时候需要设定坐标轴以及图像标题等信息,示例代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn x = range(100) y = randn(100) fig = plt.figure() ax

随机推荐