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今天的文章涉及到docker的操作和一个python脚本，实现监控网络的流量、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用情况。一起先看看效果吧：
这是在控制台中出现的数据，可以很简单的看到我们想要的监控指标。如果实现定时任务和数据的存储、数据的展示，就是很好看的数据监控图表了。
我的代码主要是运行在一个centos的docker容器中。
是的，你没有看错，我还暴露了容器的22端口，供我在宿主机进行连接。
但是这不是重点，我拉取的centos其实是一个裸机，跟我们最开始买的服务器一样的。运行代码，肯定是需要安装python解释器的，这里我找到了珍藏许久的shell脚本，直接复制粘贴即可配置好python的环境。
这里我选取的python版本是：3.9.2。
wget https://registry.npmmirror.com/-/binary/python/3.9.2/Python-3.9.2.tgztar -zxvf Python*yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make libffi-devel./configuremake && make install验证python是否安装成功，只需要执行一下命令即可：
which python3 && python3 --version那其实还有很重要的一步：配置pip的镜像，不然网络会慢到你怀疑人生。
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple现在，我们的前置的准备工作全部的完成了。我们直接在vscode中编辑好代码：
# -*- encoding: utf-8 -*-__date__ = '2023/11/02 19:01:26'import psutilfrom rich.table import Tablefrom rich.console import Console# 创建新表格table = Table(show_header=True, header_style="bold magenta", expand=True)table.add_column("指标", style="dim", width=12)table.add_column("数值", justify="right")# 获取系统信息cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)cpu_freq = psutil.cpu_freq()cpu_cores = psutil.cpu_count(logical=False)memory = psutil.virtual_memory()network_stats = psutil.net_io_counters()disk_stats = psutil.disk_partitions(all=True)# 添加 CPU 信息到表格table.add_row("CPU 使用率", f"{cpu_percent}%")if cpu_freq is not None:table.add_row("CPU 频率", f"{cpu_freq.current:.2f} MHz")else:table.add_row("CPU 频率", "N/A")table.add_row("CPU 核心数", f"{cpu_cores} 核")# 添加内存信息到表格table.add_row("总内存", f"{memory.total / (1024**3):.2f} GB")table.add_row("已用内存", f"{memory.used / (1024**3):.2f} GB")table.add_row("内存使用百分比", f"{memory.percent}%")# 添加网络信息到表格table.add_row("发送字节数", f"{network_stats.bytes_sent / (1024**2):.2f} MB")table.add_row("接收字节数", f"{network_stats.bytes_recv / (1024**2):.2f} MB")# 添加磁盘信息到表格for partition in disk_stats:disk_usage = psutil.disk_usage(partition.mountpoint)table.add_row(f"{partition.device} ({partition.mountpoint})", f"{disk_usage.percent}%")# 创建 console 对象并输出表格console = Console()console.print(table)这里主要用到了两个库：psutil和rich，借助psutil我们可以轻易的获得系统的各种指标，那rich主要是在控制台实现炫酷的效果。这里是时间关系，shigen写的比较简单。
那文件在我的主机上，centos的服务器在我的docker里边，文件到我的docker容器就需要docker cp派上用场了。在主机执行：
docker cp xx.py dockerId:/shigen/python
我们安装一下需要的库：
pip3 install psutil rich
现在环境配置成功，我们就可以看到上边的表格指标数据了。其实还是主要的复习一下docker的使用，顺便写了一个脚本实现服务器资源的监控，算是一个日常的练手吧。
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