python psutil怎樣優(yōu)化代碼

psutil 是一個 Python 庫，用于獲取系統(tǒng)使用情況（如 CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等）的信息。要優(yōu)化使用 psutil 的代碼，可以遵循以下幾點建議：

1. 導(dǎo)入庫：只在需要時使用 psutil，避免在代碼開頭導(dǎo)入整個庫。

import psutil

2. 使用函數(shù)：將代碼分解為簡單的函數(shù)，以便于重用和維護。例如，可以創(chuàng)建一個函數(shù)來獲取 CPU 使用率：

def get_cpu_usage():
    cpu_usage = psutil.cpu_percent()
    return cpu_usage

3. 緩存結(jié)果：如果需要定期獲取相同的信息，可以使用緩存來存儲結(jié)果，以減少對系統(tǒng)的查詢次數(shù)。例如，可以使用 functools.lru_cache 裝飾器：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=10)
def get_memory_info():
    memory_info = psutil.virtual_memory()
    return memory_info

4. 使用異常處理：在獲取系統(tǒng)信息時，可能會遇到錯誤（如權(quán)限不足）。使用 try-except 語句來處理這些異常：

def get_disk_usage():
    try:
        disk_usage = psutil.disk_usage('/')
        return disk_usage
    except PermissionError:
        print("Permission denied")
        return None

5. 適當(dāng)?shù)姆椒ㄕ{(diào)用：使用 psutil 提供的方法來獲取所需的信息，而不是直接訪問屬性。例如，使用 psutil.cpu_percent(interval=1) 來獲取 1 秒內(nèi)的平均 CPU 使用率。

6. 多線程或多進程：如果需要同時處理多個系統(tǒng)信息，可以使用多線程或多進程來提高性能。例如，使用 concurrent.futures 模塊：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def get_system_info():
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        cpu_usage = executor.submit(psutil.cpu_percent).result()
        memory_info = executor.submit(get_memory_info).result()
        disk_usage = executor.submit(get_disk_usage).result()
    return cpu_usage, memory_info, disk_usage

遵循這些建議，可以幫助你優(yōu)化使用 psutil 的代碼，使其更加高效和易于維護。