在 Python 中获取硬件和系统信息

概述作为Python开发人员，使用第三方库来完成您真正想要的工作是很方便的，而不是每次都重新发明轮子。在本教程中，您将熟悉psutil，它是Python中用于进程和系统监控的跨平台库，以及用于在Python 中提取系统和硬件信息的内置平台模块。最后，我将向您展示如何打印GPU信息（当然，如果您有

作为 Python 开发人员，使用第三方库来完成您真正想要的工作是很方便的，而不是每次都重新发明轮子。在本教程中，您将熟悉psutil，它是Python 中用于进程和系统监控的跨平台库，以及用于在 Python 中提取系统和硬件信息的内置平台模块。

最后，我将向您展示如何打印 GPU 信息（当然，如果您有的话）。

这是本教程的目录：

系统信息CPU信息内存使用情况磁盘使用情况网络信息图形处理器信息

相关： 如何使用 ipaddress 模块在 Python 中 *** 作 IP 地址。

 

 

在我们深入研究之前，您需要安装 psutil：

pip3 install psutil

复制

打开一个新的 python 文件，让我们开始，导入必要的模块：

import psutilimport platformfrom datetime import datetime

复制

让我们创建一个函数，将大量字节转换为缩放格式（例如，以千、兆、千兆等为单位）：

def get_size(bytes, suffix="B"):    """    Scale bytes to its proper format    e.g:        1253656 => '1.20MB'        1253656678 => '1.17GB'    """    factor = 1024    for unit in ["", "K", "M", "G", "T", "P"]:        if bytes < factor:            return f"{bytes:.2f}{unit}{suffix}"        bytes /= factor

复制系统信息

我们在这里需要平台模块：

 

 

print("="*40, "System information", "="*40)uname = platform.uname()print(f"System: {uname.system}")print(f"Node name: {uname.node}")print(f"Release: {uname.release}")print(f"Version: {uname.version}")print(f"Machine: {uname.machine}")print(f"Processor: {uname.processor}")

复制

获取计算机启动的日期和时间：

# Boot Timeprint("="*40, "Boot Time", "="*40)boot_time_timestamp = psutil.boot_time()bt = datetime.fromtimestamp(boot_time_timestamp)print(f"Boot Time: {bt.year}/{bt.month}/{bt.day} {bt.hour}:{bt.minute}:{bt.second}")

复制cpu信息

让我们获取一些 cpu 信息，例如总内核数、使用情况等：

# let's print cpu informationprint("="*40, "cpu Info", "="*40)# number of coresprint("Physical cores:", psutil.cpu_count(logical=False))print("Total cores:", psutil.cpu_count(logical=True))# cpu frequencIEscpufreq = psutil.cpu_freq()print(f"Max Frequency: {cpufreq.max:.2f}Mhz")print(f"Min Frequency: {cpufreq.min:.2f}Mhz")print(f"Current Frequency: {cpufreq.current:.2f}Mhz")# cpu usageprint("cpu Usage Per Core:")for i, percentage in enumerate(psutil.cpu_percent(percpu=True, interval=1)):    print(f"Core {i}: {percentage}%")print(f"Total cpu Usage: {psutil.cpu_percent()}%")

复制

psutil的cpu_count()函数返回内核数，而cpu_freq()函数返回 cpu 频率，namedtuple包括以 Mhz 表示的当前、最小和最大频率，您可以设置percpu=True为获取每个 cpu 频率。

cpu_percent()方法返回一个浮点数，表示当前 cpu 利用率的百分比，设置interval为 1（秒）将比较一秒前后经过的系统 cpu 时间，我们设置percpu为True以获取每个内核的 cpu 使用率。

内存使用情况

# Memory informationprint("="*40, "Memory information", "="*40)# get the memory detailssvmem = psutil.virtual_memory()print(f"Total: {get_size(svmem.total)}")print(f"Available: {get_size(svmem.available)}")print(f"Used: {get_size(svmem.used)}")print(f"Percentage: {svmem.percent}%")print("="*20, "SWAP", "="*20)# get the swap memory details (if exists)swap = psutil.swap_memory()print(f"Total: {get_size(swap.total)}")print(f"Free: {get_size(swap.free)}")print(f"Used: {get_size(swap.used)}")print(f"Percentage: {swap.percent}%")

复制

virtual_memory()方法返回有关系统内存使用情况的统计信息namedtuple，包括（可用total物理内存总量）、available（可用内存，即未使用）used和percent（即百分比）等字段。swap_memory()是相同的，但用于交换内存。

 

 

我们使用先前定义的get_size()函数以缩放方式打印值，因为这些统计信息以字节表示。

 

磁盘使用情况

# disk informationprint("="*40, "disk information", "="*40)print("Partitions and Usage:")# get all disk partitionspartitions = psutil.disk_partitions()for partition in partitions:    print(f"=== Device: {partition.device} ===")    print(f"  Mountpoint: {partition.mountpoint}")    print(f"  file system type: {partition.fstype}")    try:        partition_usage = psutil.disk_usage(partition.mountpoint)    except PermissionError:        # this can be catched due to the disk that        # isn't ready        continue    print(f"  Total Size: {get_size(partition_usage.total)}")    print(f"  Used: {get_size(partition_usage.used)}")    print(f"  Free: {get_size(partition_usage.free)}")    print(f"  Percentage: {partition_usage.percent}%")# get IO statistics since bootdisk_io = psutil.disk_io_counters()print(f"Total read: {get_size(disk_io.read_bytes)}")print(f"Total write: {get_size(disk_io.write_bytes)}")

复制

正如预期的那样，disk_usage()函数将磁盘使用统计信息返回为namedtuple，包括total，used以及free以字节表示的空间。

网络信息

# Network informationprint("="*40, "Network information", "="*40)# get all network interfaces (virtual and physical)if_addrs = psutil.net_if_addrs()for interface_name, interface_addresses in if_addrs.items():    for address in interface_addresses:        print(f"=== Interface: {interface_name} ===")        if str(address.family) == 'AddressFamily.AF_INET':            print(f"  IP Address: {address.address}")            print(f"  Netmask: {address.netmask}")            print(f"  broadcast IP: {address.broadcast}")        elif str(address.family) == 'AddressFamily.AF_PACKET':            print(f"  MAC Address: {address.address}")            print(f"  Netmask: {address.netmask}")            print(f"  broadcast MAC: {address.broadcast}")# get IO statistics since bootnet_io = psutil.net_io_counters()print(f"Total Bytes Sent: {get_size(net_io.bytes_sent)}")print(f"Total Bytes Received: {get_size(net_io.bytes_recv)}")

复制

net_if_addrs()函数返回与系统上安装的每个网络接口卡相关联的地址。

好的，这是我个人 linux 机器的结果输出：

<span ><span ><span ><span ><code >======================================== System information ========================================System: linuxNode name: rockikzRelease: 4.17.0-kali1-amd64Version: #1 SMP Debian 4.17.8-1kali1 (2018-07-24)Machine: x86_64Processor:======================================== Boot Time ========================================Boot Time: 2019/8/21 9:37:26======================================== cpu Info ========================================Physical cores: 4Total cores: 4Max Frequency: 3500.00MhzMin Frequency: 1600.00MhzCurrent Frequency: 1661.76Mhzcpu Usage Per Core:Core 0: 0.0%Core 1: 0.0%Core 2: 11.1%Core 3: 0.0%Total cpu Usage: 3.0%======================================== Memory information ========================================Total: 3.82GBAvailable: 2.98GBUsed: 564.29MBPercentage: 21.9%==================== SWAP ====================Total: 0.00BFree: 0.00BUsed: 0.00BPercentage: 0%======================================== disk information ========================================Partitions and Usage:=== Device: /dev/sda1 ===  Mountpoint: /  file system type: ext4  Total Size: 451.57GB  Used: 384.29GB  Free: 44.28GB  Percentage: 89.7%Total read: 2.38GBTotal write: 2.45GB======================================== Network information =========================================== Interface: lo ===  IP Address: 127.0.0.1  Netmask: 255.0.0.0  broadcast IP: None=== Interface: lo ====== Interface: lo ===  MAC Address: 00:00:00:00:00:00  Netmask: None  broadcast MAC: None=== Interface: wlan0 ===  IP Address: 192.168.1.101  Netmask: 255.255.255.0  broadcast IP: 192.168.1.255=== Interface: wlan0 ====== Interface: wlan0 ===  MAC Address: 64:70:02:07:40:50  Netmask: None  broadcast MAC: ff:ff:ff:ff:ff:ff=== Interface: eth0 ===  MAC Address: d0:27:88:c6:06:47  Netmask: None  broadcast MAC: ff:ff:ff:ff:ff:ffTotal Bytes Sent: 123.68MBTotal Bytes Received: 577.94MB</code></span></span></span></span>

复制

 

 

如果您使用的是笔记本电脑，则可以使用 psutil.sensors_battery() 获取电池信息。

 

另外，如果你是一个linux用户，你可以使用 psutil.sensors_fan（） 来获得风扇的RPM（每分钟转数） ，也 psutil.sensors_temperatures（） 来获得各种设备的温度。

图形处理器信息

psutil不向我们提供 GPU 信息。因此，我们需要安装GPUtil：

pip3 install gputil

复制

GPUtil是一个 Python 模块，仅用于获取 NVIDIA GPU 的 GPU 状态，它定位计算机上的所有 GPU，确定它们的可用性并返回可用 GPU 的有序列表。它需要安装最新的 NVIDIA 驱动程序。

此外，我们需要安装tabulate 模块，这将允许我们以表格方式打印 GPU 信息：

pip3 install tabulate

复制

 

 

以下代码行打印您机器中的所有 GPU 及其详细信息：

 

# GPU informationimport GPUtilfrom tabulate import tabulateprint("="*40, "GPU Details", "="*40)gpus = GPUtil.getGPUs()List_gpus = []for gpu in gpus:    # get the GPU ID    gpu_ID = gpu.ID    # name of GPU    gpu_name = gpu.name    # get % percentage of GPU usage of that GPU    gpu_load = f"{gpu.load*100}%"    # get free memory in MB format    gpu_free_memory = f"{gpu.memoryFree}MB"    # get used memory    gpu_used_memory = f"{gpu.memoryUsed}MB"    # get total memory    gpu_total_memory = f"{gpu.memoryTotal}MB"    # get GPU temperature in Celsius    gpu_temperature = f"{gpu.temperature} °C"    gpu_uuID = gpu.uuID    List_gpus.append((        gpu_ID, gpu_name, gpu_load, gpu_free_memory, gpu_used_memory,        gpu_total_memory, gpu_temperature, gpu_uuID    ))print(tabulate(List_gpus, headers=("ID", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory",                                   "temperature", "uuID")))

复制

这是我机器中的输出：

======================================== GPU Details ========================================  ID  name              load    free memory    used memory    total memory    temperature    uuID----  ----------------  ------  -------------  -------------  --------------  -------------  ----------------------------------------   0  GeForce GTX 1050  2.0%    3976.0MB       120.0MB        4096.0MB        52.0 °C        GPU-c9b08d82-f1e2-40b6-fd20-543a4186d6ce

复制

太好了，现在您可以将这些信息集成到您的 Python 监视器应用程序和实用程序中！

检查我们在本教程中使用的库的文档：

平台 - 访问底层平台的识别数据psutil 的官方文档GPUtil 文档

 

 

您还可以使用 psutil 来 监控 *** 作系统进程，例如每个进程的 cpu 和内存使用情况等。

 

总结

以上是内存溢出为你收集整理的在 Python 中获取硬件和系统信息全部内容，希望文章能够帮你解决在 Python 中获取硬件和系统信息所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。