psutil的cpu_percent總是返回0.0

Question

我想我的瓶的應用程序來報告它當前正在使用的百分比有多少CPU和內存：

import psutil 
from flask import Flask, request, jsonify 

app = Flask(__name__) 

@app.route("/test", methods=["GET"]) 
def healthz(): 
    return jsonify(msg="OK"), 200 

@app.route("/stats", methods=["GET"]) 
def stats(): 
    p = psutil.Process() 
    json_body = { 
     "cpu_percent": p.cpu_percent(interval=None), 
     "cpu_times": p.cpu_times(), 
     "mem_info": p.memory_info(), 
     "mem_percent": p.memory_percent() 
    } 
    return jsonify(json_body), 200 


def main(): 
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=False) 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

當發送大量請求，到/測試/統計永遠對於cpu_percent返回0.0：

$ while true; do curl http://127.0.0.1:8000/test &>/dev/null; done & 
$ curl http://127.0.0.1:8000/stats 
{ 
    "cpu_percent": 0.0, 
    "cpu_times": [ 
    4.97, 
    1.28, 
    0.0, 
    0.0 
    ], 
    "mem_info": [ 
    19652608, 
    243068928, 
    4292608, 
    4096, 
    0, 
    14675968, 
    0 
    ], 
    "mem_percent": 1.8873787935409003 
} 

但是，如果我手動檢查使用IPython的：

import psutil 
p = psutil.Process(10993) 
p.cpu_percent() 

這正確地返回一個大於0.0的值。

Answer 1

只需在全局（stat（）函數外）定義「p = psutil.Process（）」即可。 cpu_percent（）記錄自上次調用以來的CPU時間，這就是它如何確定百分比。

第一次調用將始終爲0.0，因爲計算百分比是需要隨時間比較兩個值的事情，因此需要一段時間。

Answer 2

正如Giampaolo指出的那樣，Process的實例需要位於全局範圍內，因爲實例會根據先前的調用跟蹤狀態。

請注意，雖然CPU百分比可以從一個時刻跳到另一個時刻，特別是在計算的時間段不斷變化的情況下，可能會非常混亂。使用後臺線程可能會更好，該後臺線程能夠在設定的時間範圍內計算CPU百分比平均值。

一些代碼，我碰巧有得心應手可能感興趣的：

from __future__ import print_function 

import os 
import time 
import atexit 

import threading 

try: 
    import Queue as queue 
except ImportError: 
    import queue 

import psutil 

_running = False 
_queue = queue.Queue() 
_lock = threading.Lock() 

_cpu_percentage = 1800 * [0.0] 
_processes = {} 

def _monitor(): 
    global _cpu_percentage 
    global _processes 

    while True: 
     marker = time.time() 

     total = 0.0 
     pids = psutil.pids() 

     processes = {} 

     for pid in pids: 
      process = _processes.get(pid) 
      if process is None: 
       process = psutil.Process(pid) 
      processes[pid] = process 
      total += process.cpu_percent() 

     _processes = processes 

     _cpu_percentage.insert(0, total) 

     _cpu_percentage = _cpu_percentage[:1800] 

     duration = max(0.0, 1.0 - (time.time() - marker)) 

     try: 
      return _queue.get(timeout=duration) 

     except queue.Empty: 
      pass 

_thread = threading.Thread(target=_monitor) 
_thread.setDaemon(True) 

def _exiting(): 
    try: 
     _queue.put(True) 
    except Exception: 
     pass 
    _thread.join() 

def track_changes(path): 
    if not path in _files: 
     _files.append(path) 

def start_monitor(): 
    global _running 
    _lock.acquire() 
    if not _running: 
     prefix = 'monitor (pid=%d):' % os.getpid() 
     print('%s Starting CPU monitor.' % prefix) 
     _running = True 
     _thread.start() 
     atexit.register(_exiting) 
    _lock.release() 

def cpu_averages(): 
    values = _cpu_percentage[:60] 

    averages = {} 

    def average(secs): 
     return min(100.0, sum(values[:secs])/secs) 

    averages['cpu.average.1s'] = average(1) 
    averages['cpu.average.5s'] = average(5) 
    averages['cpu.average.15s'] = average(15) 
    averages['cpu.average.30s'] = average(30) 
    averages['cpu.average.1m'] = average(60) 
    averages['cpu.average.5m'] = average(300) 
    averages['cpu.average.15m'] = average(900) 
    averages['cpu.average.30m'] = average(1800) 

    return averages 

我在這裏面我刪除了其他的東西，所以希望剩下的就是仍處於可用狀態。

要使用它，請將其添加到文件monitor.py，然後將模塊導入到main中並啓動監控循環。

import monitor 
monitor.start_monitor() 

然後對每個請求調用：在時段

monitor.cpu_averages() 

和提取價值，你覺得有道理。