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Python可以获取单个程序的CPU使用情况趋势图。

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简介：
本文旨在将CPU的历史数据保存至存储介质，以便后续进行可视化分析，目前尚缺乏明确的分析方向。先前的一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）详细阐述了在Linux环境下使用Python脚本将`top`命令的结果保存到文件的方法，而本文正是其进一步的延伸。在Python编程中，我们可以利用matplotlib库以简便的方式实现数据的可视化呈现，例如以下代码片段：复制代码 代码如下:import matplotlib.pyplot as pltlist1 = [1,2,3]list2 = [4,5,9]plt.plot(list1,list2)plt.show()该代码的执行结果如图所示，它仅仅通过传递两个列表数据给`plot`函数即可生成图表。

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  • Python绘制单个程序的CPU使用趋势图
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  • 获取进程的CPU和内存使用情况
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    本文介绍了如何监控和获取系统中各个进程的实时CPU和内存使用情况的方法与技巧。 在IT领域特别是系统管理和性能监控方面，了解进程的CPU占用率及内存使用情况至关重要。这有助于我们诊断系统性能问题、优化程序运行效率以及有效管理资源。 本段落将详细探讨如何运用C++获取指定进程中CPU占用率与内存相关数据，并确保这些信息与操作系统任务管理器显示的数据一致。 首先需要掌握一些基本概念：CPU占用率是指进程在特定时间段内使用处理器的时间比例，通常以百分比形式表示；而内存使用则包括了进程的私有（专用）工作集、整体工作集和峰值内存值等要素。 对于Windows系统而言，我们可以通过调用Windows API来获取这些信息。具体来说，“CreateToolhelp32Snapshot”函数用于创建一个包含所有当前运行进程快照的数据结构；“Process32First”与“Process32Next”则用来遍历该列表以寻找目标进程。“OpenProcess”可以获得特定的进程句柄，而通过调用“GetProcessMemoryInfo”，我们可以得到内存使用情况。最后，“GetProcessTimes”的运用能够帮助我们计算出CPU占用率。 以下是获取指定ID（pid）进程中CPU占用率和内存信息的一个简单C++代码示例： ```cpp #include #include #include void GetProcessCpuAndMemoryUsage(DWORD pid) { HANDLE snapshot = CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS, 0); PROCESSENTRY32 pe; pe.dwSize = sizeof(PROCESSENTRY32); if (Process32First(snapshot, &pe)) { do { if (pe.th32ProcessID == pid) { HANDLE processHandle = OpenProcess(PROCESS_QUERY_INFORMATION | PROCESS_VM_READ, FALSE, pid); if (processHandle != NULL) { MEMORYSTATUSEX memStatus; memStatus.dwLength = sizeof(MEMORYSTATUSEX); GlobalMemoryStatusEx(&memStatus); PROCESS_MEMORY_COUNTERS_EX pmc; pmc.cb = sizeof(PROCESS_MEMORY_COUNTERS_EX); if (GetProcessMemoryInfo(processHandle, (PROCESS_MEMORY_COUNTERS*)&pmc, sizeof(pmc))) { ULONGLONG totalCPUTime = ((ULONGLONG)kernelTime.dwHighDateTime << 32) + kernelTime.dwLowDateTime + ((ULONGLONG)userTime.dwHighDateTime << 32) + userTime.dwLowDateTime; ULONGLONG currentTime = GetTickCount64(); ULONGLONG procStartTime = ((ULONGLONG)pe.ftCreateTime.dwHighDateTime << 32) + pe.ftCreateTime.dwLowDateTime; ULONGLONG procElapsedTime = currentTime - procStartTime; double cpuUsage = (double)(totalCPUTime * (double)10000000 / (double)procElapsedTime * 100); printf(进程ID: %d\n, pid); printf(CPU占用率: %.2f%%\n, cpuUsage); printf(内存（专用工作集）: %I64u bytes\n, pmc.PrivateUsage); printf(工作设置（内存）: %I64u bytes\n, pmc.WorkingSetSize); printf(峰值内存: %I64u bytes\n, pmc.PeakWorkingSetSize); } } CloseHandle(processHandle); break; } } } while (Process32Next(snapshot, &pe)); } CloseHandle(snapshot); } int main() { DWORD pid = 12345; // 替换为目标进程的ID GetProcessCpuAndMemoryUsage(pid); return 0; } ``` 这段代码首先创建了一个包含所有运行中的进程快照，然后遍历这些进程以找到目标PID。接着打开该进程并获取其内存使用详情（包括私有工作集、整体工作设置和峰值内存）。为了计算CPU占用率，我们先通过`GetProcessTimes`函数获得系统的内核时间和用户时间，并根据它们与当前时间的关系来推算出百分比形式的CPU利用率。 需要注意的是，由于CPU利用率是一个瞬时值，要得到更准确的结果通常需要多次采集数据并在一段时间内取平均。此外，不同操作系统可能有不同的API接口；上述代码仅适用于Windows环境，在Linux或macOS下则需使用相应的系统调用或者命令行工具如`procfs`文件系统来获取类似信息。 通过这种方式运用操作系统的内置函数和库，我们可以有效地监测进程的CPU占用率与内存消耗情况。这对于进行深入的性能分析及优化工作具有重要的意义，并且对于C++开发者来说掌握这些技术是十分必要的。
     
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    本项目利用Python数据分析和可视化库，如Pandas、Matplotlib等，制作了新冠疫情在不同地区的影响分布图以及疫情发展趋势图。通过这些图表，可以直观地了解各地疫情状况及其变化趋势。 使用Python绘制新型冠状病毒疫情地图与疫情曲线。通过读取腾讯接口获取数据，并利用matplotlib库进行可视化。
     
  • 四个季度的共享单车使用情况
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    本研究分析了全年四个季度中共享单车使用的趋势和模式，旨在探索城市居民出行习惯的变化及其背后的原因。 共享单车四个季度的使用情况分析是一项涉及数据处理、分析及可视化的实践项目，非常适合数据分析初学者进行学习与提升。在这个项目里，我们将探讨如何利用CSV格式的数据文件揭示共享单车的使用模式，并通过数据清洗和可视化提取有价值的洞察。 首先需要了解的是CSV（Comma Separated Values）是一种通用表格数据存储方式，其中各字段以逗号分隔，便于读写且广泛用于数据交换。在本案例中，CSV文件可能包含用户ID、骑行时间、起始站点、结束站点、骑行距离以及日期和时间等关键信息。 进行数据分析前的数据清洗非常重要，确保了数据的质量与准确性。在此阶段需要处理缺失值（例如用平均数或中位数填充）、异常值（检查并修正超出正常范围的数值）、重复记录（删除以避免误导分析）及必要的数据类型转换（如日期格式调整），以便后续深入分析。 数据分析环节包括计算不同季度中的总骑行次数、平均骑行时长以及最繁忙的时间段，同时关注用户活动的季节性趋势。此外还可以探究用户的偏好，例如最受欢迎的起点和终点位置或骑行距离分布情况等，这些都可以通过统计方法如计数、求均值及中位数等方式实现。 随后的数据可视化步骤将复杂数据转化为直观图形以帮助发现潜在模式与趋势。可以使用Python库（Matplotlib, Seaborn 或 Plotly）创建柱状图、折线图和热力图等，例如绘制季度骑行次数的条形图或展示一天内不同时间段内的骑行频率。 对于季节性变化的关注点包括春季天气转暖是否导致共享单车使用的增加以及冬季使用量是否有下降趋势。同时分析周末与工作日之间的差异以了解用户行为模式，并考察特定事件（如节假日、大型活动）对骑行数量的影响。 通过综合以上各方面进行深入挖掘后，可以提出有针对性的建议来优化共享单车调度策略或改进服务时间安排等措施；甚至为城市规划提供参考意见。例如发现晚上使用率较高时需增加夜间运维人员配置或者针对某些站点频繁出现满载或空置情况调整车辆分配计划。 总的来说，这个数据集提供了丰富的学习机会涵盖从预处理到分析与可视化的全过程，对于提高数据分析技能非常有帮助；通过深入挖掘可以更全面地理解共享单车用户的需求和习惯从而推动有效的业务决策。