Python实现CPU占有率实时监控与折线图绘制

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发布时间：2026-10-15| 5人浏览过

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本文介绍如何使用Python的psutil模块定时获取系统CPU占有率，并将数据持久化保存。随后利用pyecharts库读取保存的数据，生成可视化的CPU占有率变化折线图，帮助开发者直观监控系统资源使用情况。

Python实现CPU占有率实时监控与折线图绘制

本文将演示如何利用Python获取系统CPU占有率，并将采集到的数据变化趋势绘制为折线图。

获取系统CPU占有率信息

第一步：获取系统CPU占有率信息

psutil模块是专门用于获取系统信息的库，其中cpu_percent()方法可用于获取当前系统的CPU占有率。本方案设定每隔1秒获取一次CPU占有率，并将结果存储到指定文件中以便后续处理，案例中文件命名为cpu.txt。

获取信息的核心代码如下：

# 获取系统信息的模块
import psutil
import  time
 
# m每隔一秒绘制CPU的占有率;  如何持久化保存? 如何将时间和对应的cpu占有率匹配;
while True:
    # 获取当前时间和cpu占有率
    t  = time.localtime()
    cur_time = '%d:%d:%d' %(t.tm_hour, t.tm_min, t.tm_sec)
    cpu_res = psutil.cpu_percent()
    # print(cpu_res)
 
    # 保存到文件中;
    with open('cpu.txt', 'a+') as f:
        f.write('%s %s\n' %(cur_time, cpu_res))
    time.sleep(1)

运行上述代码后，打开生成的文件即可查看对应时间点的CPU占有率数据。

将数据绘制为折线图

第二步：将获取到的信息绘制成折线图

pyecharts模块用于图形绘制，其中Line类专门负责绘制折线图（若需绘制散点图则使用Scatter）。由于目标是展示趋势，因此导入Line类。

首先创建两个空列表，分别用于存储时间序列和CPU占有率数据。接着打开之前保存的数据文件，遍历每一行内容，将解析出的时间和占有率分别添加到对应列表中，最后对列表数据进行绘图即可。

绘图代码如下：

mport random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line
 
# 获取折线图需要绘制的数据信息;
x = []
y = []
with open('cpu.txt') as f:  # 以读的方式打开文件
    for line in f:          # 依次遍历文件的每一行内容
        time, per = line.split()    # 返回时间和对应时间的cpu占有率
        x.append(time)
        y.append(per)
 
# 实例化Line类为line对象, 并添加x和y对应的点;
line = (
    Line()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("", y)
 
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Cpu占有率散点图"))
)
# 将折线图信息保存到文件中;
line.render()

代码运行后会生成一个render.html文件。打开该文件并在右上角选择浏览器即可查看绘制好的图形，效果如下所示：