python将Linux下使用top命令获取的进程信息进行分析做可视化展示

1. 概述

在Linux系统中，top命令是一个常用的系统性能监控工具，它能实时展示系统的运行状态，包括CPU、内存、进程等信息。本文将介绍如何使用Python对Linux系统使用top命令获取的进程信息进行分析，并通过可视化展示出来。

2. 安装依赖库

在开始之前，我们需要安装一些Python的依赖库来帮助我们处理数据和进行可视化。使用以下命令来安装所需的依赖库：

pip install psutil matplotlib

3. 获取进程信息

首先，我们需要通过psutil库来获取系统的进程信息。psutil是一个跨平台的进程和系统监控工具，提供了丰富的API来获取系统信息。以下是获取所有进程信息的示例代码：

import psutil

# 获取所有进程
processes = psutil.process_iter()
# 遍历进程列表并打印进程信息
for process in processes:
    print(process.name(), process.pid, process.cpu_percent())

上述代码中，我们使用process_iter()方法获取系统中的所有进程，然后遍历进程列表并打印每个进程的名称、PID和CPU占用率。

4. 数据分析和可视化

获取到进程信息后，我们可以进行进一步的分析和可视化。这里我们使用matplotlib库来生成图表。

4.1 进程CPU占用率可视化

首先，我们可以通过psutil.cpu_percent()方法获取系统的CPU占用率，并将其可视化为柱状图。

import psutil

import matplotlib.pyplot as plt
# 获取CPU占用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(percpu=True)
# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(cpu_percent)), cpu_percent)
plt.xlabel('CPU')
plt.ylabel('Percentage')
plt.title('CPU Usage')
plt.show()

上述代码中，我们使用cpu_percent()方法获取系统的CPU占用率（按每个核心），然后使用bar()函数将其可视化成柱状图。

4.2 进程内存占用可视化

除了CPU占用率，我们还可以通过psutil.virtual_memory()方法获取系统的内存占用率，并将其可视化为饼图。

import psutil

import matplotlib.pyplot as plt
# 获取内存占用率
mem_percent = psutil.virtual_memory().percent
# 绘制饼图
labels = ['Used', 'Free']
sizes = [mem_percent, 100 - mem_percent]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Memory Usage')
plt.show()

上述代码中，我们使用virtual_memory()方法获取系统的内存占用率，并使用pie()函数将其可视化成饼图。

5. 结语

通过使用Python对Linux下通过top命令获取的进程信息进行分析和可视化，我们可以更好地了解系统的运行状态。本文介绍了如何使用psutil和matplotlib库来获取进程信息并进行相应的数据分析和可视化。

以上只是分析和可视化的一些基本示例，你还可以根据自己的需求进一步扩展和优化代码。希望本文对你有所帮助！