Python psutil库全解析：从CPU到电池的跨平台系统监控

如果你正在用 Python 开发一个运维监控工具，需要实时获取 CPU、内存、磁盘、网络等系统指标，那么 psutil 这个库绝对值得深入了解。它提供了一个强大且统一的 API，让你无需依赖各平台不同的命令行工具，就能轻松完成系统监控任务。

什么是 psutil？

psutil 的全称是 Process and System Utilities。它是一个跨平台的 Python 库，其核心目标是将在 UNIX/Linux 系统中常用的命令如 ps、top、free、netstat、iostat、lsof 等功能，封装成一套简洁的 Python API。

它支持包括 Linux、Windows、macOS、各种 BSD、Solaris、AIX 在内的主流操作系统，并且兼容 Python 3.6+ 及 PyPy。

它能解决哪些实际问题？

• 统一监控接口：无需再为不同平台编写不同的系统命令调用逻辑，一套代码即可兼容多系统。
• 实时数据获取：轻松获取 CPU 使用率、内存占用、磁盘 IO、网络流量等指标的实时快照。
• 进程管理：可以枚举、查询进程信息，以及终止进程、调整进程优先级等。
• 无侵入部署：只需通过 pip 安装，无需在目标系统上安装额外的监控代理或复杂软件。
• 丰富的信息维度：除了基础资源，还能获取传感器温度、电池状态（如笔记本）、启动时间等深度信息。

核心功能代码示例

下面通过几个典型场景的代码，快速展示 psutil 的基本用法。

import psutil, time

# 1. 获取 CPU 利用率
print("CPU 总使用率：", psutil.cpu_percent(interval=1), "%")
print("每个核的使用率：", psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True))

# 2. 获取内存使用状况
mem = psutil.virtual_memory()
print(f"总内存 {mem.total/1e9:.2f} GB，已用 {mem.used/1e9:.2f} GB，可用 {mem.available/1e9:.2f} GB")

# 3. 计算磁盘 IO（读写速度）
io1 = psutil.disk_io_counters()
time.sleep(1)
io2 = psutil.disk_io_counters()
print("1 秒内读写：", (io2.read_bytes-io1.read_bytes)/1024, "KB 读｜",
      (io2.write_bytes-io1.write_bytes)/1024, "KB 写")

# 4. 计算网络流量（收发速度）
net1 = psutil.net_io_counters()
time.sleep(1)
net2 = psutil.net_io_counters()
print("1 秒内发包：", (net2.bytes_sent-net1.bytes_sent)/1024, "KB | 收包：", (net2.bytes_recv-net1.bytes_recv)/1024, "KB")

优缺点分析

在实际的Python开发和运维工作中，了解一个工具的边界同样重要。

总结与实践建议

psutil 最大的优势在于其“一站式”的解决方案。从基础的进程、CPU、内存、硬盘、网络监控，到风扇温度、电池续航等硬件信息，都能通过一套统一的 API 获取。这使得它非常适合用于构建自动化监控脚本、进行应用性能剖析、或实现资源使用限制等功能。

在使用时有一个细节需要注意：尽量避免使用类似 psutil.cpu_percent(interval=0) 这样的高频即时采样调用，因为这可能会将监控脚本自身的计算开销也统计进去。更佳实践是采用定时采样的方式，例如设置 interval=1 来获取过去1秒内的平均利用率。

对于从事运维监控、性能分析，或需要在业务逻辑中嵌入系统状态检查的开发者而言，psutil 是一个不可或缺的工具。结合简单的数据可视化（如使用 matplotlib 或 Web 框架），你可以快速搭建起一个轻量级的系统监控面板，这远比手动执行命令或编写复杂的 shell 脚本要高效和可靠得多。

项目官方地址：https://github.com/giampaolo/psutil

如果你想探索更多Python在自动化运维中的应用，或者与其他开发者交流监控实践，可以到云栈社区的相关板块进行讨论。