Python在Debian如何监控

使用psutil监控系统资源
psutil是跨平台的Python库，可获取CPU、内存、磁盘、网络及进程等系统信息，是Python监控的基础工具。安装方式为pip install psutil。示例代码：获取CPU使用率（psutil.cpu_percent(interval=1)）、内存使用情况（psutil.virtual_memory().percent）、磁盘使用率（psutil.disk_usage('/').percent）及列出所有进程（psutil.process_iter(['pid', 'name'])）。

代码性能分析与优化

• cProfile：Python内置模块，用于分析函数执行时间，找出性能瓶颈。使用方法：import cProfile; cProfile.run("函数名()")，输出结果包含函数调用次数、总时间及单次耗时。
• line_profiler：逐行分析代码性能，精准定位慢行。安装：pip install line_profiler；使用：添加装饰器@profile到目标函数，运行kernprof -l -v 脚本.py，输出每行代码的执行时间及占比。
• tracemalloc：监控内存分配，检测内存泄漏。安装：Python内置；使用：tracemalloc.start()开始跟踪，tracemalloc.get_traced_memory()获取当前内存使用，tracemalloc.stop()停止跟踪。

第三方系统监控工具

• Glances：跨平台系统监控工具，基于psutil，实时显示CPU、内存、磁盘、网络等指标，支持终端动态刷新及Web界面（glances -w）。安装：sudo apt install glances或pip install glances。
• dstat：多功能系统资源统计工具，取代vmstat、iostat等命令，支持实时数据展示及模块化扩展。安装：sudo apt install dstat，运行dstat即可查看系统状态。
• NetData：实时性能监控工具，提供Web界面（http://IP:19999），监控CPU、内存、磁盘、网络等指标，支持告警及历史数据查询。安装：sudo apt install netdata或通过kickstart脚本快速部署。

日志监控与告警

• inotify监控日志文件：使用Python的inotify_simple库监控日志文件的修改、创建等事件。安装：pip install inotify；示例代码：创建INotify实例，添加监控规则（如flags.MODIFY），循环读取事件并处理。
• Python脚本监控错误日志并发送告警：结合watchdog（监控文件变化）和smtplib（发送邮件），实现日志中“ERROR”关键字的实时检测与告警。示例代码：定义LogFileHandler类继承FileSystemEventHandler，重写on_modified方法读取日志最后10行，若包含“ERROR”则发送邮件。

集成到现有监控系统
若已使用Nagios、Zabbix、Prometheus等监控系统，可通过其API或插件机制集成Python脚本。例如，Prometheus通过prometheus_client库暴露监控指标，Zabbix通过Python脚本采集数据并推送至Zabbix Server，实现集中化监控。