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这篇文章主要介绍了Python怎么实现监控远程主机实时数据的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python怎么实现监控远程主机实时数据文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
本程序为一个基于TCP协议的服务端程序，可以接收客户端发送的指令并执行相应的操作，最终将操作结果返回给客户端。程序运行在localhost（即本机）的8888端口。
主要功能及指令：
• 获取CPU使用率：指令“cpu”
• 获取内存使用率：指令“memory”
• 获取网络带宽信息：指令“network”
• 获取当前登录用户：指令“user”
• 获取系统负载情况：指令“loadavg”
• 获取当前时间：指令“time”
• 获取进程列表：指令“process”
• 获取系统信息：指令“system”
• 获取网络连接列表：指令“connection”
• 获取GPU使用情况：指令“gpu”
• 获取磁盘使用情况：指令“disk”
对于不同的指令，程序采用不同的库函数进行数据获取和处理，具体如下：
• 对于指令“cpu”，使用psutil库获取CPU使用率。
• 对于指令“memory”，使用psutil库获取内存使用率。
• 对于指令“network”，使用speedtest-cli库获取网络带宽信息。
• 对于指令“user”，使用psutil库获取当前登录用户。
• 对于指令“loadavg”，使用os库获取系统负载情况。
• 对于指令“time”，使用datetime库获取当前时间。
• 对于指令“process”，使用psutil库获取进程列表。程序将进程按照内存使用量排序，只返回前10个进程。
• 对于指令“system”，使用platform库获取系统信息。
• 对于指令“connection”，使用psutil库获取网络连接列表。程序将连接按照进程ID排序，只返回前10个连接。
• 对于指令“gpu”，使用nvidia-smi工具获取GPU使用情况。
• 对于指令“disk”，使用psutil库获取磁盘使用情况。
每个指令的处理结果均以字符串形式返回给客户端。在处理指令时，程序会判断接收到的数据是否为空。如果为空，则断开连接并关闭客户端套接字。程序中的handle_client函数是负责与单个客户端通信的线程函数，每个客户端连接都会启动一个线程。
该程序是一个简单的TCP客户端，可以连接到一个服务器并向其发送请求，然后等待服务器的响应。程序使用Python的socket模块来创建TCP套接字，并使用connect方法连接到一个服务器地址。程序通过循环不断地等待用户输入请求数据类型，然后将请求数据类型编码成UTF-8格式并使用sendall方法将其发送给服务器。接着程序等待服务器响应，并将响应数据解码成UTF-8格式并打印出来。最后，程序关闭客户端套接字。
程序的主要流程如下：
1. 导入socket模块。
2. 创建一个TCP套接字对象。
3. 连接到指定的服务器地址。
4. 循环等待用户输入请求数据类型。
5. 将请求数据类型编码成UTF-8格式并发送给服务器。
6. 等待服务器响应并接收响应数据。
7. 将响应数据解码成UTF-8格式并打印出来。
8. 关闭客户端套接字。
该程序可以用于与提供特定数据类型的服务器进行通信。用户可以输入不同的请求数据类型来获取不同类型的数据。服务器将根据请求类型返回相应的数据。程序的运行依赖于服务器的可用性和响应速度。如果服务器无法响应，程序将一直等待，直到服务器响应或者程序被中断。
服务端
import os
import socket
import subprocess
import threading
from datetime import datetime
from sys import platform
import psutil
from speedtest import Speedtest
# 创建TCP套接字
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 绑定IP和端口
server_address = ('localhost', 8888)
server_socket.bind(server_address)
# 监听连接请求
server_socket.listen(5)
def handle_client(client_socket, client_address):
while True:
# 接收客户端发送的数据
data = client_socket.recv(1024)
# 如果接收到空数据，则断开连接
if not data:
client_socket.close()
print(f"Connection with {client_address} closed")
break
# 处理接收到的数据
request = data.decode('utf-8')
if request == 'cpu':
# 使用psutil库获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
response_data = f'CPU使用率：{cpu_percent}%'.encode('utf-8')
elif request == 'memory':
# 使用psutil库获取内存使用率
memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
response_data = f'内存使用率：{memory_percent}%'.encode('utf-8')
elif request == 'network':
# 使用speedtest-cli库获取网络带宽信息
st = Speedtest()
download_speed = st.download()
upload_speed = st.upload()
response_data = f'下载速度：{download_speed / 1000000}Mbps，上传速度：{upload_speed / 1000000}Mbps'.encode('utf-8')
elif request == 'user':
# 使用psutil库获取当前登录用户
username = psutil.users()[0].name
response_data = f'当前登录用户：{username}'.encode('utf-8')
elif request == 'loadavg':
# 使用os库获取系统负载情况
load_avg = os.getloadavg()
response_data = f'系统负载情况：{load_avg}'.encode('utf-8')
elif request == 'time':
# 使用datetime库获取当前时间
current_time = datetime.datetime.now()
response_data = f'当前时间：{current_time}'.encode('utf-8')
elif request == 'process':
# 使用psutil库获取进程列表
process_list = []
for process in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'memory_info']):
try:
process_list.append((process.info['pid'], process.info['name'], process.info['memory_info'].rss))
except (psutil.AccessDenied, psutil.NoSuchProcess):
pass
process_list.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
response_data = ''
for i, (pid, name, memory) in enumerate(process_list[:10]):
response_data += f'{i + 1}. 进程名称：{name}，进程ID：{pid}，占用内存：{memory / 1024 / 1024:.2f}MB\n'
response_data = response_data.encode('utf-8')
elif request == 'system':
# 使用platform库获取系统信息
system_info = f'操作系统：{platform.system()} {platform.release()}\n处理器：{platform.processor()}\nPython版本：{platform.python_version()}'
response_data = system_info.encode('utf-8')
elif request == 'connection':
# 使用psutil库获取网络连接列表
conn_list = []
for conn in psutil.net_connections():
if conn.status == psutil.CONN_ESTABLISHED:
conn_list.append((conn.laddr.ip, conn.laddr.port, conn.raddr.ip, conn.raddr.port, conn.pid))
conn_list.sort(key=lambda x: x[4])
response_data = ''
for i, (laddr_ip, laddr_port, raddr_ip, raddr_port, pid) in enumerate(conn_list[:10]):
response_data += f'{i + 1}. 本地地址：{laddr_ip}:{laddr_port}，远程地址：{raddr_ip}:{raddr_port}，进程ID：{pid}\n'
response_data = response_data.encode('utf-8')
elif request == 'disk':
# 使用psutil库获取磁盘使用情况
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
disk_info = f'磁盘总容量：{disk_usage.total / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB，已用容量：{disk_usage.used / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB，可用容量：{disk_usage.free / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB'
response_data = disk_info.encode('utf-8')
elif request == 'load':
# 使用psutil库获取系统负载
load_avg = psutil.getloadavg()
load_info = f'1分钟内平均负载：{load_avg[0]:.2f}，5分钟内平均负载：{load_avg[1]:.2f}，15分钟内平均负载：{load_avg[2]:.2f}'
response_data = load_info.encode('utf-8')
elif request == 'thread':
# 使用psutil库获取进程线程数
thread_info = f'当前进程线程数：{psutil.Process().num_threads()}'
response_data = thread_info.encode('utf-8')
else:
response_data = b'Invalid request'
# 发送响应数据
client_socket.sendall(response_data)
# 接收多个客户端连接
while True:
client_socket, client_address = server_socket.accept()
print(f"New connection from {client_address}")
# 创建新线程处理客户端连接
client_thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client_socket, client_address))
client_thread.start()客户端
import socket
# 创建TCP套接字
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 连接服务器
server_address = ('localhost', 8888)
client_socket.connect(server_address)
while True:
# 发送请求数据给服务器
request = input("请输入要请求的数据类型（cpu/memory/network/user/loadavg/time/process/system/connection/disk/load/thread）：")
client_socket.sendall(request.encode('utf-8'))
# 接收服务器响应数据
response_data = client_socket.recv(1024)
# 处理接收到的数据
response = response_data.decode('utf-8')
print(response)
# 关闭客户端套接字
client_socket.close()关于“Python怎么实现监控远程主机实时数据”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Python怎么实现监控远程主机实时数据”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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