1. 介绍
任务管理器是操作系统中的一个重要工具，用于监视和管理系统中运行的各种任务和进程。在Linux操作系统中，我们可以使用Python编程语言实现任务管理器的可视化功能。本文将详细介绍如何利用Python编写一个简单的任务管理器，并实现可视化展示。
2. 准备工作
在开始编写任务管理器之前，我们需要确保系统中已经安装了Python解释器和相关的依赖库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
sudo apt-get install python3
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install psutil
pip3 install matplotlib
3. 获取系统信息
3.1 导入所需库
我们首先需要导入psutil和matplotlib库，psutil库用于获取系统信息和进程信息，matplotlib库用于可视化展示。
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt
3.2 获取CPU使用率
CPU使用率是任务管理器中的一个重要指标，表示系统中CPU的使用情况。我们可以使用psutil库获取CPU使用率的实时数据，并将其展示在任务管理器中。
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"CPU使用率: {cpu_percent}%")
3.3 获取内存使用情况
内存使用情况也是任务管理器中的一个重要指标，表示系统中内存的使用情况。我们可以使用psutil库获取内存使用率的实时数据，并将其展示在任务管理器中。
mem = psutil.virtual_memory()
print(f"内存使用率: {mem.percent}%")
4. 可视化展示
我们已经获取了系统的CPU使用率和内存使用情况，并将其打印出来。接下来，我们可以使用matplotlib库将这些数据可视化展示在任务管理器中。
4.1 绘制CPU使用率柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["CPU"], cpu_percent)
ax.set_ylim(0, 100)
ax.set_ylabel("使用率（%）")
ax.set_title("CPU使用率")
plt.show()
4.2 绘制内存使用率饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie([mem.percent, 100-mem.percent], labels=["已使用", "未使用"], autopct='%1.1f%%')
ax.set_title("内存使用率")
plt.show()
5. 完整代码示例
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"CPU使用率: {cpu_percent}%")
# 获取内存使用情况
mem = psutil.virtual_memory()
print(f"内存使用率: {mem.percent}%")
# 绘制CPU使用率柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["CPU"], cpu_percent)
ax.set_ylim(0, 100)
ax.set_ylabel("使用率（%）")
ax.set_title("CPU使用率")
plt.show()
# 绘制内存使用率饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie([mem.percent, 100-mem.percent], labels=["已使用", "未使用"], autopct='%1.1f%%')
ax.set_title("内存使用率")
plt.show()
6. 结论
本文介绍了如何利用Python编写一个简单的任务管理器，并实现了CPU使用率和内存使用情况的可视化展示。通过这个任务管理器，我们可以实时监控系统的运行情况，帮助我们更好地了解系统资源的使用状况，并做出相应的调整和优化。
值得注意的是，本文只是实现了一个简单的任务管理器，还有很多其他的功能和指标可以添加进去。读者可以根据自己的需求和兴趣进一步拓展和完善这个任务管理器。