Linux Python下處理系統性能瓶頸

在 Linux 系統中，Python 可以用于分析和解決系統性能瓶頸

1. 使用 psutil 庫： psutil 是一個跨平臺的 Python 庫，用于獲取系統和進程信息。你可以使用它來監控 CPU、內存、磁盤和網絡使用情況。

安裝 psutil：

pip install psutil

示例代碼：

import psutil

# 獲取 CPU 使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent()
print(f"CPU 使用率: {cpu_percent}%")

# 獲取內存信息
memory_info = psutil.virtual_memory()
print(f"內存總量: {memory_info.total / (1024 * 1024)} MB")
print(f"內存使用量: {memory_info.used / (1024 * 1024)} MB")
print(f"內存剩余量: {memory_info.available / (1024 * 1024)} MB")

# 獲取磁盤信息
disk_info = psutil.disk_usage('/')
print(f"磁盤總量: {disk_info.total / (1024 * 1024 * 1024)} GB")
print(f"磁盤使用量: {disk_info.used / (1024 * 1024 * 1024)} GB")
print(f"磁盤剩余量: {disk_info.free / (1024 * 1024 * 1024)} GB")

2. 使用 perf 工具： perf 是一個 Linux 性能分析工具，可以用于分析系統性能瓶頸。你可以使用 Python 的 subprocess 模塊來調用 perf 命令。

示例代碼：

import subprocess

# 使用 perf 工具分析系統性能
output = subprocess.check_output("perf stat -e cache-misses,cache-references sleep 1", shell=True)
print(output.decode())

3. 使用 cProfile 和 Py-Spy： cProfile 是 Python 自帶的性能分析模塊，可以用于分析 Python 代碼的性能瓶頸。Py-Spy 是一個 Python 進程的采樣分析器，可以用于實時分析 Python 進程的性能。

使用 cProfile：

import cProfile

# 分析你的函數
def your_function():
    # 你的代碼

cProfile.run('your_function()')

使用 Py-Spy： 首先安裝 Py-Spy：

pip install py-spy

然后使用 Py-Spy 分析你的 Python 進程：

py-spy top --pid <your_python_process_id>

通過這些方法，你可以定位和解決 Linux Python 下的系統性能瓶頸。