psuitil模块
filecmp模块
pycurl模块
一、系统性能信息模块psuitil
psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。
1.安装：
#wget https：//pypi.python.org/packages/source/p/psutil/psutil-2.0.0.tar.gz --no-check-certificate # tar -xzvf psutil-2.0.0.tar.gz # cd psutil-2.0.0 # python setup.py install
2.获取系统性能信息
CPU信息：
>>> import psutil >>> psutil.cpu_times（）#使用cpu_times方法获取CPU完整信息，需要显示所有逻辑CPU信息， >>> #指定方法变量percpu=True即可，如psutil.cpu_times（percpu=True） scputimes（user=38.039999999999999， nice=0.01， system=110.88， idle=177062.59， iowait=53.399999999999999， irq=2.9100000000000001， softirq=79.579999999999998， steal=0.0， guest=0.0） >>> psutil.cpu_times（）.user #获取单项数据信息，如用户user的CPU时间比 38.0 >>> psutil.cpu_count（） #获取CPU的逻辑个数，默认logical=True4 >>> psutil.cpu_count（logical=False） #获取CPU的物理个数 2
内存信息：
psutil.virtual_memory() #获取内存完整信息 psutil.virtual_memory().total #获取内存总数 psutil.virtual_memory().free #获取空闲内存数 psutil.swap_memory() #获取SWAP分区信息
磁盘信息：
磁盘IO信息包括read_count（读IO数）、write_count（写IO数）、read_bytes（IO读字节数）、write_bytes（IO写字节数）、read_time（磁盘读时间）、write_time（磁盘写时间）等
psutil.disk_partitions() #获取磁盘完整信息
psutil.disk_usage('/') #获取分区的使用情况
psutil.disk_io_counters() #获取硬盘的IO个数、读写信息
psutil.disk_io_counters(perdisk=True) #获取单个分区IO个数、读写信息
网络信息：
系统的网络信息与磁盘IO类似，涉及几个关键点，包括bytes_sent（发送字节数）、bytes_recv=28220119（接收字节数）、packets_sent=200978（发送数据包数）、packets_recv=212672（接收数据包数）等。
psutil.net_io_counters() #获取网络总的IO信息，默认pernic=False psutil.net_io_counters(pernic=True) #输出每个网络接口的IO信息
其他信息：
psutil.users() #返回当前登陆系统的用户信息
psutil.boot_time() #获取开机时间，以Linux时间格式显示
datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
‘2018-01-15 15:24:26‘ #转换成自然时间格式
3.系统进程管理方法
进程信息：
psutil.pids() #列出所有进程的PID p=psutil.Process(#) #实例化一个对象，参数为一进程的PID p.name() #进程名称 p.exe() #进程bin路径 p.status() #进程状态 p.cwd() #进程工作目录绝对路径 p.create_time() #创建时间,时间戳格式 p.uids() #进程uid信息 p.gids() #进程gid信息 p.cpu_time() #进程CPU时间信息 p.cpu_affinity() #进程CPU亲和度 p.memory_percent() #进程内存利用率 p.memory_info() #进程内存rss，vms信息 p.io_counters() #进程IO信息 p.connections() #打开进程Socket的namedutples列表 p.num_threads() #进程打开的线程数
popen类使用
popen类的作用是获取用户启动的应用程序进程信息，以便跟踪进程的运行状态
import psutil
from subprocess import PIPE
p = psutil.Popen(["/usr/bin/python","-c","print('hello')"],stdout=PIPE)
p.name()
p.communicate()
p.cpu_times() #进程运行的CPU时间
参见：
https://github.com/giampaolo/psutil http://psutil.readthedocs.org/en/latest/
二、文件与目录差异对比方法—–filecmp模块
单文件对比
采用filecmp.cmp（f1，f2[，shallow]）方法，比较文件名名为f1和f2的文件，相同返回True，不相同返回False，shallow默认为True，意思是只根据os.stat（）方法返回的文件基本信息进行对比，比如最后访问时间、修改时间、状态改变时间等，会忽略文件内容的对比。当shallow为False时，则os.stat（）与文件内容同时进行校验。
示例：比较单文件的差异。
>>> filecmp.cmp（"/home/test/filecmp/f1"，"/home/test/filecmp/f3"） True >>> filecmp.cmp（"/home/test/filecmp/f1"，"/home/test/filecmp/f2"） False
多文件对比
采用filecmp.cmpfiles（dir1，dir2，common[，shallow]）方法，对比dir1与dir2目录给定的文件清单。该方法返回文件名的三个列表，分别为匹配、不匹配、错误。匹配为包含匹配的文件的列表，不匹配反之，错误列表包括了目录不存在文件、不具备读权限或其他原因导致的不能比较的文件清单。
示例：dir1与dir2目录中指定文件清单对比。
>>>filecmp.cmpfiles（"/home/test/filecmp/dir1"，"/home/test/filecmp/dir2"，['f1'，'f2'，'f3'，'f4'，'f5']） （['f1'， 'f2']， ['f3']， ['f4'， 'f5']）
目录对比
通过dircmp（a，b[，ignore[，hide]]）类创建一个目录比较对象，其中a和b是参加比较的目录名。ignore代表文件名忽略的列表，并默认为[‘RCS’，’CVS’，’tags’]；hide代表隐藏的列表，默认为[os.curdir，os.pardir]。dircmp类可以获得目录比较的详细信息，如只有在a目录中包括的文件、a与b都存在的子目录、匹配的文件等，同时支持递归。
dircmp提供了三个输出报告的方法：
·report（），比较当前指定目录中的内容；
·report_partial_closure（），比较当前指定目录及第一级子目录中的内容；
·report_full_closure（），递归比较所有指定目录的内容。
为输出更加详细的比较结果，dircmp类还提供了以下属性：
·left，左目录，如类定义中的a； ·right，右目录，如类定义中的b； ·left_list，左目录中的文件及目录列表； ·right_list，右目录中的文件及目录列表； ·common，两边目录共同存在的文件或目录； ·left_only，只在左目录中的文件或目录； ·right_only，只在右目录中的文件或目录； ·common_dirs，两边目录都存在的子目录； ·common_files，两边目录都存在的子文件； ·common_funny，两边目录都存在的子目录（不同os.stat（）记录的错误）； ·same_files，匹配相同的文件； ·diff_files，不匹配的文件； ·funny_files，两边目录中都存在，但无法比较的文件； ·subdirs，将common_dirs目录名映射到新的dircmp对象，格式为字典类型。
示例：对比dir1与dir2的目录差异。通过调用dircmp（）方法实现目录差异对比功能，同时输出目录对比对象所有属性信息。 /home/test/filecmp/simple1.py
import filecmp a="/home/test/filecmp/dir1" #定义左目录 b="/home/test/filecmp/dir2" #定义右目录 dirobj=filecmp.dircmp（a，b，['test.py']） #目录比较，忽略test.py文件 dirobj.report（） dirobj.report_partial_closure（） dirobj.report_full_closure（） print "left_list："+ str（dirobj.left_list） print "right_list："+ str（dirobj.right_list） print "common："+ str（dirobj.common） print "left_only："+ str（dirobj.left_only） print "right_only："+ str（dirobj.right_only） print "common_dirs："+ str（dirobj.common_dirs） print "common_files："+ str（dirobj.common_files） print "common_funny："+ str（dirobj.common_funny） print "same_file："+ str（dirobj.same_files） print "diff_files："+ str（dirobj.diff_files） print "funny_files："+ str（dirobj.funny_files）
三、探测Web服务质量方法—–pycurl模块
pycurl（http://pycurl.sourceforge.net）是一个用C语言写的libcurl Python实现，功能非常强大，支持的操作协议有FTP、HTTP、HTTPS、TELNET等，可以理解成Linux下curl命令功能的Python封装，简单易用。本节通过调用pycurl提供的方法，实现探测Web服务质量的情况，比如响应的HTTP状态码、请求延时、HTTP头信息、下载速度等，利用这些信息可以定位服务响应慢的具体环节。
1.安装
（要求curl-config包支持） # wget http：//curl.haxx.se/download/curl-7.36.0.tar.gz # tar -zxvf curl-7.36.0.tar.gz # cd curl-7.36.0 # ./configure # make && make install # export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib # wget https：//pypi.python.org/packages/source/p/pycurl/pycurl-7.19.3.1.tar.gz --no-check-certificate # tar -zxvf pycurl-7.19.3.1.tar.gz # cd pycurl-7.19.3.1 # python setup.py install --curl-config=/usr/local/bin/curl-config 校验安装结果如下： >>> import pycurl >>> pycurl.version 'PycURL/7.19.3.1 libcurl/7.36.0 OpenSSL/1.0.1e zlib/1.2.3' 2.4.1
2.模块常用方法说明
pycurl.Curl（）类实现创建一个libcurl包的Curl句柄对象，无参数。更多关于libcurl包的介绍见http://curl.haxx.se/libcurl/c/libcurl-tutorial.html。下面介绍Curl对象几个常用的方法。
·close（）方法，对应libcurl包中的curl_easy_cleanup方法，无参数，实现关闭、回收Curl对象。
·perform（）方法，对应libcurl包中的curl_easy_perform方法，无参数，实现Curl对象请求的提交。
·setopt（option，value）方法，对应libcurl包中的curl_easy_setopt方法，参数option是通过libcurl的常量来指定的，参数value的值会依赖option，可以是一个字符串、整型、长整型、文件对象、列表或函数等。下面列举常用的常量列表：
c = pycurl.Curl（） #创建一个curl对象 c.setopt（pycurl.CONNECTTIMEOUT， 5） #连接的等待时间，设置为0则不等待 c.setopt（pycurl.TIMEOUT， 5） #请求超时时间 c.setopt（pycurl.NOPROGRESS， 0） #是否屏蔽下载进度条，非0则屏蔽 c.setopt（pycurl.MAXREDIRS， 5） #指定HTTP重定向的最大数 c.setopt（pycurl.FORBID_REUSE， 1） #完成交互后强制断开连接，不重用 c.setopt（pycurl.FRESH_CONNECT，1） #强制获取新的连接，即替代缓存中的连接 c.setopt（pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT，60） #设置保存DNS信息的时间，默认为120秒 c.setopt（pycurl.URL，"http：//www.baidu.com"） #指定请求的URL c.setopt（pycurl.USERAGENT，"Mozilla/5.2 （compatible； MSIE 6.0； Windows NT 5.1； SV1； .NET CLR 1.1.4322； .NET CLR 2.0.50324）"） #配置请求HTTP头的User-Agent c.setopt（pycurl.HEADERFUNCTION， getheader） #将返回的HTTP HEADER定向到回调函数getheader c.setopt（pycurl.WRITEFUNCTION， getbody） #将返回的内容定向到回调函数getbody c.setopt（pycurl.WRITEHEADER， fileobj） #将返回的HTTP HEADER定向到fileobj文件对象 c.setopt（pycurl.WRITEDATA， fileobj） #将返回的HTML内容定向到fileobj文件对象 ·getinfo（option）方法，对应libcurl包中的curl_easy_getinfo方法，参数option是通过libcurl的常量来指定的。下面列举常用的常量列表： c = pycurl.Curl（） #创建一个curl对象 c.getinfo（pycurl.HTTP_CODE） #返回的HTTP状态码 c.getinfo（pycurl.TOTAL_TIME） #传输结束所消耗的总时间 c.getinfo（pycurl.NAMELOOKUP_TIME） #DNS解析所消耗的时间 c.getinfo（pycurl.CONNECT_TIME） #建立连接所消耗的时间 c.getinfo（pycurl.PRETRANSFER_TIME） #从建立连接到准备传输所消耗的时间 c.getinfo（pycurl.STARTTRANSFER_TIME） #从建立连接到传输开始消耗的时间 c.getinfo（pycurl.REDIRECT_TIME） #重定向所消耗的时间 c.getinfo（pycurl.SIZE_UPLOAD） #上传数据包大小 c.getinfo（pycurl.SIZE_DOWNLOAD） #下载数据包大小 c.getinfo（pycurl.SPEED_DOWNLOAD） #平均下载速度 c.getinfo（pycurl.SPEED_UPLOAD） #平均上传速度 c.getinfo（pycurl.HEADER_SIZE） #HTTP头部大小
HTTP服务是最流行的互联网应用之一，服务质量的好坏关系到用户体验以及网站的运营服务水平，最常用的有两个标准，一为服务的可用性，比如是否处于正常提供服务状态，而不是出现404页面未找到或500页面错误等；二为服务的响应速度，比如静态类文件下载时间都控制在毫秒级，动态CGI为秒级。本示例使用pycurl的setopt与getinfo方法实现HTTP服务质量的探测，获取监控URL返回的HTTP状态码，HTTP状态码采用pycurl.HTTP_CODE常量得到，以及从HTTP请求到完成下载期间各环节的响应时间，通过pycurl.NAMELOOKUP_TIME、pycurl.CONNECT_TIME、pycurl.PRETRANSFER_TIME、pycurl.R等常量来实现。另外通过pycurl.WRITEHEADER、pycurl.WRITEDATA常量得到目标URL的HTTP响应头部及页面内容。实现源码如下：【/home/test/pycurl/simple1.py】
# -*- coding： utf-8 -*- import os，sys import time import sys import pycurl URL="http：//www.google.com.hk" #探测的目标URL c = pycurl.Curl（） #创建一个Curl对象 c.setopt（pycurl.URL， URL） #定义请求的URL常量 c.setopt（pycurl.CONNECTTIMEOUT， 5） #定义请求连接的等待时间 c.setopt（pycurl.TIMEOUT， 5） #定义请求超时时间 c.setopt（pycurl.NOPROGRESS， 1） #屏蔽下载进度条 c.setopt（pycurl.FORBID_REUSE， 1） #完成交互后强制断开连接，不重用 c.setopt（pycurl.MAXREDIRS， 1） #指定HTTP重定向的最大数为1 c.setopt（pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT，30） #设置保存DNS信息的时间为30秒 #创建一个文件对象，以”wb”方式打开，用来存储返回的http头部及页面内容 indexfile = open（os.path.dirname（os.path.realpath（__file__））+"/content.txt"， "wb"） c.setopt（pycurl.WRITEHEADER， indexfile） #将返回的HTTP HEADER定向到indexfile文件对象 c.setopt（pycurl.WRITEDATA， indexfile） #将返回的HTML内容定向到indexfile文件对象 try： c.perform（） #提交请求 except Exception，e： print "connecion error："+str（e） indexfile.close（） c.close（） sys.exit（） NAMELOOKUP_TIME = c.getinfo（c.NAMELOOKUP_TIME） #获取DNS解析时间 CONNECT_TIME = c.getinfo（c.CONNECT_TIME） #获取建立连接时间 PRETRANSFER_TIME = c.getinfo（c.PRETRANSFER_TIME） #获取从建立连接到准备传输所消耗的时间 STARTTRANSFER_TIME = c.getinfo（c.STARTTRANSFER_TIME） #获取从建立连接到传输开始消耗的时间 TOTAL_TIME = c.getinfo（c.TOTAL_TIME） #获取传输的总时间 HTTP_CODE = c.getinfo（c.HTTP_CODE） #获取HTTP状态码 SIZE_DOWNLOAD = c.getinfo（c.SIZE_DOWNLOAD） #获取下载数据包大小 HEADER_SIZE = c.getinfo（c.HEADER_SIZE） #获取HTTP头部大小 SPEED_DOWNLOAD=c.getinfo（c.SPEED_DOWNLOAD） #获取平均下载速度 #打印输出相关数据 print "HTTP状态码：%s" %（HTTP_CODE） print "DNS解析时间：%.2f ms"%（NAMELOOKUP_TIME*1000） print "建立连接时间：%.2f ms" %（CONNECT_TIME*1000） print "准备传输时间：%.2f ms" %（PRETRANSFER_TIME*1000） print "传输开始时间：%.2f ms" %（STARTTRANSFER_TIME*1000） print "传输结束总时间：%.2f ms" %（TOTAL_TIME*1000） print "下载数据包大小：%d bytes/s" %（SIZE_DOWNLOAD） print "HTTP头部大小：%d byte" %（HEADER_SIZE） print "平均下载速度：%d bytes/s" %（SPEED_DOWNLOAD） #关闭文件及Curl对象 indexfile.close（） c.close（）
pycurl模块的常用类与方法说明参考官网http://pycurl.sourceforge.net/doc/index.html。
原创文章，作者：nene，如若转载，请注明出处：http://www.178linux.com/91122
