用Python监控Linux系统

Python的基础是非常重要的。基础是处理一切问题的基石。

1. 负载情况

如果查看Linux操作系统的负载情况，我们用Python实现的原理是通过查看文件/proc/loadavg 的内容去实现。

我们先来看看这个文件的内容是什么：

$cat /proc/loadavg
0.00 0.01 0.05 1/187 11193

具体代码实现如下：

#!/usr/bin/env python3
loadavg = {}
def load_stat():
    f = open("/proc/loadavg")
    con = f.read().split()
    f.close()
    loadavg['lavg_1']=con[0]  # 1分钟负载
    loadavg['lavg_5']=con[1]  # 5分钟负载
    loadavg['lavg_15']=con[2] #15分钟负载
    return loadavg
load_stat()
print(loadavg)
#输出load1的值
print("load1:"+loadavg["lavg_1"])

解题思路：

为了能够读取 /proc/loadavg 里的文件，我们可以定义一个函数 load_stat()函数 用来打开文件和关闭。然后读取里面的文件存到一个数据结构里，当然数据结构你可以采用List，也可以采用Dict，本文用Dict去存放这些内容。

#!/usr/bin/env python3
f = open("/proc/loadavg")
con = f.read()
#con = f.read().split()  # 调试代码
print(con)
f.close()

我们使用split函数用于对字符串数据进行切片然后放到一个列表里面去。最后我们把列表对应的索引的值又存放到一个新的字典里去。如果要存放在字典。所以我们必须在开头定义好一个空的字典结构。

最后执行的结果如下：

$ python3 load.py 
{'lavg_1': '0.00', 'lavg_5': '0.01', 'lavg_15': '0.05'}
load1:0.00

最后我们输出的是一个字典，那么我们要取负载情况就方便多了

2.内存使用情况

计算内存的利用率原理是需要读取的是/proc/meminfo文件，该文件的结构比较清晰，不需要额外的介绍，需要知道的是内存的使用总量为used = total – free – buffers – cached。

with open("/proc/meminfo") as meminfo:
    for i in meminfo:
        if i.startswith("MemTotal"):
            total_mem = i.split()
            # print(total_mem)
            total_mem = total_mem[1]
            continue
        elif i.startswith("MemAvailable"):
            free_mem = i.split()
            free_mem = free_mem[1]
            continue
        elif i.startswith("Buffers"):
            buff_mem = i.split()
            buff_mem= buff_mem[1]
        elif i.startswith("Cached"):
            cache_mem = i.split()
            cache_mem = cache_mem[1]
            break
        else:
            pass
print("total_mem:"+total_mem)、
# 输出可用内存
# print("free_mem:"+free_mem)
# 输出buffer内存
# print("buff_mem:"+buff_mem)
# print("cache_mem"+cache_mem)
# print(type(free_mem))
# used_mem = total_mem-free_mem-buff_mem-cache_mem
used_mem = float(total_mem)-float(free_mem)-float(buff_mem)-float(cache_mem)
print(used_mem)
# 使用内存
print(used_mem)
#计算内存使用率
res = used_mem/float(total_mem)
# 输出内存使用率值
print(res)

思路解析：

上面的代码首先是去打开 文件/proc/meminfo,然后使用for循环遍历文件里的内容。使用的是字符串的startswith 方法。得到的内容使用字符串的split 方法切割形成一个列表。

Python startswith() 方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头，如果是则返回 True，否则返回 False。如果参数 beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查。

其中的列表内容如下：

['MemTotal:', '1863224', 'kB']

从列表内容来看，索引为1的值1863224，就是MemTotal（总内存的数值）。

然后一系列的多条件的if else 语句来分别得到，total_mem，buff_mem，free_mem，cache_mem的值并赋值给变量。当把所有的值取到之后使用break 语句退出循环。

代码used_mem = float(total_mem)-float(free_mem)-float(buff_mem)-float(cache_mem),因为我们得到的total_mem 等内存是字符串没办法进行数学运算，所以需要转成浮点数进行数学运算。

最后使用除法res = used_mem/float(total_mem) 来计算内存使用率。

3.获取网卡信息

为了能获取网卡的流量我们使用 psutil 会更加方便，官方文档：https://psutil.readthedocs.io/en/latest

psutil是个跨平台库，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。之前的查看Linux系统的负载和内存使用情况实现都可以用psutil 库去实现。

#获取网卡eth0的IP地址
>>> psutil.net_if_addrs()['eth0'][0].address
'192.168.137.16'
#子网掩码
>>> psutil.net_if_addrs()['eth0'][0].netmask
'255.255.255.0'
#查看网卡是否开启
>>> psutil.net_if_stats()['eth0'].isup
True
#查看网卡的速率，命令有ifconfig，ethtool
>>> psutil.net_if_stats()['eth0'].speed
 #单位 Mb/s

4.CPU使用情况

查看cpu的使用情况我们使用psutil 更加方便。

#!/usr/bin/env python3
# @Author : knight
import psutil
#检测cpu的使用率
#psutil获取系统cpu使用率的方法是cpu_percent(),其有两个参数，分别是interval和percpu,interval指定的是计算cpu使用率的时间间隔，percpu则指定是选择总的使用率还是每个cpu的使用率
print(psutil.cpu_percent(interval=20,percpu=False))
#查看物理cpu的个数
print(psutil.cpu_count(logical=False))
#查看cpu的总使用情况
print(psutil.cpu_times_percent())
# #每个cpu的使用情况
print(psutil.cpu_times_percent(percpu=True))
#cpu的使用率
psutil.cpu_percent() 
```
我们执行上面的脚本，执行结果如下：
```
$python3  test.py 
2.8
4
scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=1.8, idle=97.2, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
[scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=1.0, idle=98.0, iowait=1.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=2.0, nice=0.0, system=1.0, idle=97.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=0.0, nice=0.0, system=2.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=1.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0), scputimes(user=3.0, nice=0.0, system=3.0, idle=93.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)]

以上的代码能正常的去获取cpu的负载情况，cpu状态和信息，内存信息，网络信息和流量等。

1)我们再拓展一下使用psutil 库去实现 之前的cpu是使用情况。具体的实现如下：

使用psutil获取物理内存和交换内存信息，分别使用：

>>> psutil.virtual_memory()
svmem(total=8589934592, available=2866520064, percent=66.6, used=7201386496, free=216178688, active=3342192640, inactive=2650341376, wired=1208852480)
>>> psutil.swap_memory()
sswap(total=1073741824, used=150732800, free=923009024, percent=14.0, sin=10705981440, sout=40353792)

返回的是字节为单位的整数，可以看到，总内存大小是8589934592 = 8 GB，已用7201386496 = 6.7 GB，使用了66.6%。而交换区大小是1073741824 = 1 GB

2)我们要获取系统的负载情况，我们还可以使用os模块去实现具体代码如下, 下面的代码我们是通过ipython进行交互的，在linux命令行交互式调试过程中。具体的Ipython的安装方法为pip3 install ipython。

In [12]: import os                                                                                                                                                 
In [13]: os.getloadavg()                                                                                                                                           
Out[13]: (0.09, 0.27, 0.29)