Título alternativo: How to get CPU usage per core with python
Teste de indexação do google 
Mais um post para a série “Parseando o /proc” [1]. Dessa vez sem motivo explícito, apenas diversão!
Ambientes de testes:
Comparei os resultados através do htop e obtive uma proximidade alta nos valores, as diferenças se dão provavelmente pelo momento e duração da medição!
Quem puder testar em ambientes com mais núcleos ou uso intensivo da CPU e comparar com as ferramentas do sistema por favor me de um feedback
E quem rir da qualidade do meu inglês nos comentários eu vou banir o ip! 
#!/usr/bin/env python import time import os # [ reference ] # Detect number of cpus # http://www.boduch.ca/2009/06/python-cpus.html # Get cpu usage (But this example is not working 100%) # http://ubuntuforums.org/showpost.php?p=853257&postcount=4 INTERVAL = 2 class CPUUsage: def __init__(self): self.cores = self.detectCPUs() def createCoreArray(self): cores = [] for i in range(self.cores): cores.append("") return cores def detectCPUs(self): if hasattr(os, "sysconf"): if os.sysconf_names.has_key("SC_NPROCESSORS_ONLN"): ncpus = os.sysconf("SC_NPROCESSORS_ONLN") if isinstance(ncpus, int) and ncpus > 0: return ncpus return 1 # Default def getTimeList(self): core = self.createCoreArray() statFile = file("/proc/stat", "r") if not self.cores == 1: statFile.readline() # this FOR will split lines from proc/stat for every active core for cid in range(self.cores): # when have just one core, split a different range if self.cores == 1: core[cid] = statFile.readline().split(" ")[2:7] # 2:6 else: core[cid] = statFile.readline().split(" ")[1:6] # 1:5 statFile.close() # convert all itens in splited list from STR to INT for every core for i in range(len(core[0])): for cid in range(self.cores): core[cid][i] = int(core[cid][i]) # return the core list now with INT values inside their cpu values # like this: ([core,1,values],[core,2,values],[core,3,values]) return core def deltaTime(self,interval): coreT1=self.createCoreArray() coreT2=self.createCoreArray() # get core TIME 1 state per core coreT1 = self.getTimeList() # wait X seconds to get new state core time.sleep(interval) # get core TIME 2 state per core coreT2 = self.getTimeList() #Get the diference of coreT2.item[i] and coreT1.item[i] for every core for i in range(len(coreT1[0])): for cid in range(self.cores): coreT2[cid][i] -= coreT1[cid][i] return coreT2 def Usage(self): core = self.createCoreArray() cpuUsage = [] core = self.deltaTime(INTERVAL) for cid in range(self.cores): # sum of user,system and nice usage tmp_use = core[cid][0] + core[cid][1]+core[cid][2] # 100.00 * usage / sum of usage + idle + waiting usage = "%.2f" % ((100.00 * tmp_use) / sum(core[cid])) cpuUsage.append(usage) return cpuUsage if __name__ == "__main__": # Show usage per core #print CPUUsage().Usage() x = 0 for item in CPUUsage().Usage(): x = x + 1 print "CPU[%s]: %s" % (str(x),str(item)) |
RemoveHandler .py
Precisei disso para impedir a execução dos arquivos .py em uma pasta de um servidor, enquanto eu tentava por chute quase acertei a sintaxe
De qualquer forma, basta colocar no .htaccess e está resolvido.
E aqui achei várias dicas que podem ser úteis um dia!
OK, então você usa linux e conhece o ‘top‘, item básico no repertório de qualquer sysadmin, que permite acompanhar algumas informações sobre a carga do sistema e processos. Essa ferramenta antiga e poderosa, é de uma idéia tão simples porem tão prática, que ganhou um termo para designar ferramentas semelhantes, ferramentas “top-like“.
Para se enquadrar em uma ferramenta top-like o candidato tem que:
Fiz uma lista com 16 ferramentas top-like disponíveis no Ubuntu 9.04. Enquanto fazia a pesquisa, encontrei pelo menos mais meia dúzia sem pacotes para o ubuntu, e se for considerar as que eu não encontrei esse número deve subir consideravelmente.
Esse meme está rolando em muitos planetas. Fiquei curioso e resolvi brincar!
Aí está o resultado.
Na tarde de sábado eu precisava pegar as portas abertas no servidor, da forma mais Real Time possível. Primeira idéia? Naturalmente, foi parsear o resultado do netstat e ‘grepar’ o LISTEN ou OUÇA, mas depois imaginei que beber diretamente da fonte pudesse fazer o negócio andar mais rápido. Pesquisa daqui, pesquisa dali, aparentemente o netstat pega suas informações dos arquivos em /proc/net.
Após umas horinhas consegui o protótipo inicial do código que preciso. Mas durante a caminhada perdi o foco e acabei brincando um pouco mais com o /proc/net/tcp, no fim tinha um netstat simplificado feito em Python.
Então se alguém algum dia precisar recuperar informações de conexões ao estilo netstat aí está o código:
#!/usr/bin/python # Criado por Ricardo Pascal, qualquer dúvida ou # contribuição mande para 'pascal.linux' no gmail! # Pode usar a vontade só lembre-se de citar a autoria ;) # Agradecimento ao pessoal do #python-br na freenode. # A galera lá sempre ajuda. PROC_TCP = "/proc/net/tcp" STATE = { '01':'ESTABLISHED', '02':'SYN_SENT', '03':'SYN_RECV', '04':'FIN_WAIT1', '05':'FIN_WAIT2', '06':'TIME_WAIT', '07':'CLOSE', '08':'CLOSE_WAIT', '09':'LAST_ACK', '0A':'LISTEN', '0B':'CLOSING' } tcp_FH = open(PROC_TCP,'r') content = tcp_FH.readlines() content.pop(0) # remove header tcp_FH.close() def hex2dec(s): return int(s,16) def ip(s): return str(hex2dec(s[6:8])) +"."+ str(hex2dec(s[4:6])) +"."+ \ str(hex2dec(s[2:4])) +"."+ str(hex2dec(s[0:2])) def remove_empty(list): return [x for x in list if x !=''] def get_list(c): result = [] result.append(['ID','IP','PORT','rIP','rPORT','STATS']) for lines in content: line_array = remove_empty(lines.split(' ')) line = [line_array[0], line_array[1].split(':'), \ line_array[2].split(":"),line_array[3]] line = [line[0], ip(line[1][0]), hex2dec(line[1][1]), \ ip(line[2][0]), hex2dec(line[2][1]), STATE[(line[3])]] result.append(line) return result if __name__ == '__main__': for lines in get_list(content): print lines |
PS. Quando eu tiver tempo eu refaço a cama de gato que ta ali na função get_list() e ip().
- SimpleHTTPServer
- BaseHTTPServer
- wsgi
- WebOb
- Aspen
- PEP:333
- Olha que legal, basicamente o meu problema!!
- Static (Olha que legal, basicamente resolve o meu problema!!)
- Albatross
- Spyce
- CherryPY e/ou StandaloneWSGI Server
Imagino que no final vou acabar usando o Standalone WSGI Server (engine do CherryPy) com a solução apresentada no Static. Mas até lá continuo fazendo meus testes com o CherryPy mesmo.
É algo que me irrita profundamente, servidores mal aproveitados que por sua vez demandam mais servidores! Alem dos óbvios custos financeiros envolvidos, existe também o fator “Sysadmin puto da cara” e “Sysadmin pagando o pato por falha no desenvolvimento”.
Essa é a recomendação de leitura da semana:
Hardware is Expensive, Programmers are Cheap
Hardware is Expensive, Programmers are Cheap II
Vale citar que esses textos foram escritos em resposta a esse outro:
Hardware is Cheap, Programmers are Expensive
Recebi o convite essa tarde e já estou com o UbuntuOne rodando no meu laptop. O processo de instalação foi extremamente simples, não levou 5 min. No pouco uso que fiz ainda não encontrei nenhum problema, o próximo passo é instalar no dekstop lá onde eu trabalho.
Até agora só não me agradou o fato de o programa criar a pasta Ubuntu One no meu $HOME. Eu sou meio nervoso em se tratando da organização do meu $HOME, mas acho que posso me acostumar, ou achar onde mudar essa configuração e acrescentar um . (ponto) no início da pasta, afinal o que os olhos não vêem o cérebro não processa =)
E aqui quem quiser pode ver uma screenshot do UO rodando.
Função que converte tamanhos de arquivos em um formato legível para humanos.
Não lembro onde achei, se alguém souber o link para o site original por favor me avise.
Update: Enquanto limpava os bookmarks achei o site em que encontrei o código
#!/usr/bin/python import os def sizeof_fmt(num): for x in ['bytes','KB','MB','GB','TB']: if num < 1024.0: return "%3.1f%s" % (num, x) num /= 1024.0 if __name__ == "__main__": lista = os.listdir('.') for file in lista: print "File: %s Size: %s" % ((file),(sizeof_fmt(os.path.getsize(file)))) |
Não sei quando foi, mas aconteceu. Era algo que eu imaginava a algum tempo: um dropbox da vida mantido pela canonical e integrado ao Ubuntu. O projeto em Beta se chama UbuntuOne, e infelizmente depende de um “invitation” para participar ( eu já solicitei o meu ).
Na versão gratuita são oferecidos 2gb de espaço para o usuário, um ícone na área de notificação permite o acesso as funcionalidades do produto, que no momento são: integração com o Nautilus, capacidade de compartilhar arquivos com outros usuários, sincronização e uma interface Web que permite o acesso aos dados.
Alem da versão gratuita,existe também a versão paga, que por enquanto tem como único diferencial o espaço, são 10gb por 10 doletas mensais.
Antes que alguém pergunte, o protocolo em que está sendo desenvolvido o UO é livre e o cliente é open source. Contudo o servidor é da Canonical e não existem planos de disponibilizar o código fonte! Mas nada impede que alguém desenvolva um servidor próprio baseado nas especificações públicas.
Em um futuro próximo vai ser liberado uma API(fato) em cima do CouchDB(meio-fato) para que desenvolvedores possam projetar suas apps e trabalhar diretamente com o UO. Isso vai servir para facilitar a sincronização de dados dos diversos aplicativos do Ubuntu entre máquinas diferentes.
Update:
Leia também: http://tarzxvf.com/ubuntu-one-primeiras-impressoes
