python psutil怎样优化代码

psutil 是一个 Python 库，用于获取系统使用情况（如 CPU、内存、磁盘、网络等）的信息。要优化使用 psutil 的代码，可以遵循以下几点建议：

1. 导入库：只在需要时使用 psutil，避免在代码开头导入整个库。

import psutil

2. 使用函数：将代码分解为简单的函数，以便于重用和维护。例如，可以创建一个函数来获取 CPU 使用率：

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

3. 缓存结果：如果需要定期获取相同的信息，可以使用缓存来存储结果，以减少对系统的查询次数。例如，可以使用 functools.lru_cache 装饰器：

from functools import lru_cache

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

4. 使用异常处理：在获取系统信息时，可能会遇到错误（如权限不足）。使用 try-except 语句来处理这些异常：

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

5. 适当的方法调用：使用 psutil 提供的方法来获取所需的信息，而不是直接访问属性。例如，使用 psutil.cpu_percent(interval=1) 来获取 1 秒内的平均 CPU 使用率。

6. 多线程或多进程：如果需要同时处理多个系统信息，可以使用多线程或多进程来提高性能。例如，使用 concurrent.futures 模块：

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

遵循这些建议，可以帮助你优化使用 psutil 的代码，使其更加高效和易于维护。