psutil python在数据分析中如何应用

psutil 是一个跨平台的库，用于获取系统使用情况和进程信息。在数据分析中，psutil 可以帮助我们获取系统资源使用情况，如 CPU、内存、磁盘和网络等，从而进行性能分析和优化。以下是一些在数据分析中使用 psutil 的示例：

1. 获取系统资源使用情况：

import psutil

cpu_percent = psutil.cpu_percent()
memory_info = psutil.virtual_memory()
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
network_io = psutil.net_io_counters()

print(f"CPU 百分比: {cpu_percent}%")
print(f"内存信息: {memory_info}")
print(f"磁盘使用情况: {disk_usage}")
print(f"网络 I/O: {network_io}")

2. 获取进程信息：

import psutil

process_info = psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent'])

for process in process_info:
    print(f"PID: {process.info['pid']}, Name: {process.info['name']}, CPU 百分比: {process.info['cpu_percent']}")

3. 分析 CPU 和内存使用情况：

import psutil

cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)  # 获取 1 秒内的平均 CPU 百分比
memory_percent = psutil.virtual_memory().percent  # 获取内存使用百分比

print(f"CPU 百分比: {cpu_percent}%")
print(f"内存使用百分比: {memory_percent}%")

4. 分析磁盘 I/O：

import psutil

disk_io = psutil.disk_io_counters()

print(f"读字节: {disk_io.read_bytes}")
print(f"写字节: {disk_io.write_bytes}")
print(f"读次数: {disk_io.read_count}")
print(f"写次数: {disk_io.write_count}")

在数据分析中，你可以根据实际需求使用 psutil 获取相关数据，然后使用其他库（如 Pandas、NumPy 等）进行数据处理和分析。