当前位置：首页 > news >正文

Python-适用于硬件测试的小工具

news 2025/10/14 9:15:13

文末附源码

一、监控器核心功能亮点

这个系统资源监控器没有复杂的依赖，核心功能聚焦“实用”和“轻量”，主要亮点如下：

多资源覆盖：支持CPU使用率、内存使用率监控，若有NVIDIA显卡，还能自动识别并监控GPU使用率。
日志持久化：所有监控数据以CSV格式保存，包含时间戳，方便后续分析（比如用Excel或Python画趋势图）。
实时可视化：UI界面实时预览最新数据，自动保留最近15条记录，避免信息过载。
友好交互：支持自定义日志保存路径，按钮状态动态切换（开始后禁用“开始”按钮，防止重复点击），操作逻辑清晰。
跨平台兼容：适配Windows和Linux系统的中文字体，避免UI乱码问题。

二、核心代码解析：关键模块如何实现？

整个项目代码约300行，核心分为UI构建、资源监控、数据记录三大模块，下面逐一拆解关键技术点。

1. 基础环境与依赖准备

首先要明确依赖库，项目用到3个核心库，功能各有分工：

tkinter：Python自带的GUI库，用于搭建界面（无需额外安装）。
psutil：跨平台系统监控库，获取CPU、内存等硬件信息（需安装：pip install psutil）。
pynvml：NVIDIA显卡监控库，仅用于NVIDIA GPU信息获取（需安装：pip install nvidia-ml-py3，AMD显卡暂不支持）。

代码开头的“依赖检测”逻辑很重要，能避免因缺少库导致程序崩溃：

# 尝试导入GPU监控库
try:import pynvml  # NVIDIA GPU监控has_nvml = True
except ImportError:has_nvml = False

2. UI构建：兼顾美观与实用性

UI部分用Tkinter实现，核心是“分区域布局”，让界面清晰不杂乱。主要分为5个区域：

标题区：显示“系统资源监控器”，用加粗字体突出。
GPU信息区：自动检测GPU状态（如“检测到GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060”），无GPU时显示友好提示。
路径选择区：支持浏览选择CSV日志保存路径，默认文件名含时间戳（如system_monitor_20240520_143000.csv）。
控制按钮区：“开始记录”（绿色）和“停止记录”（红色），状态动态切换。
数据预览区：用Text组件显示实时数据，带滚动条，仅保留最近15行。

其中“中文字体适配”是容易踩坑的点，代码专门做了跨平台处理：

def setup_fonts(self):"""设置中文字体支持，避免乱码"""if sys.platform.startswith('win'):default_font = ('Microsoft YaHei UI', 9)title_font = ('Microsoft YaHei UI', 10, 'bold')else:default_font = ('SimHei', 9)title_font = ('SimHei', 10, 'bold')self.root.option_add("*Font", default_font)self.title_font = title_font

3. 资源监控：如何获取CPU/内存/GPU数据？

资源数据的获取是监控器的核心，代码用简洁的逻辑实现了多硬件支持：

（1）CPU与内存数据：基于psutil

psutil库封装了底层系统调用，几行代码就能获取关键数据：

CPU使用率：psutil.cpu_percent(interval=0.1)，interval是采样间隔（0.1秒兼顾实时性和性能）。
内存使用率：psutil.virtual_memory().percent，直接返回内存占用百分比。

（2）GPU数据：基于pynvml

NVIDIA GPU监控需要先初始化库，再获取设备句柄，最后读取使用率：

def init_gpu_monitoring(self):if has_nvml:try:pynvml.nvmlInit()  # 初始化库device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()  # 检测GPU数量if device_count > 0:self.gpu_handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)  # 获取第1块GPU句柄self.gpu_available = Truegpu_name = pynvml.nvmlDeviceGetName(self.gpu_handle).decode('utf-8')  # 转中文self.gpu_info = f"检测到GPU: {gpu_name}"except Exception as e:self.gpu_info = f"GPU初始化失败: {str(e)}"

获取GPU使用率时，用pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates()，返回的gpu字段就是使用率百分比。

4. 数据记录：线程安全与日志持久化

如果直接在主线程循环记录数据，会导致UI卡顿（Tkinter是单线程GUI库）。因此代码用子线程处理数据记录，同时保证线程安全：

（1）线程创建与管理

开始记录时，创建daemon子线程（daemon=True，主线程退出时子线程自动关闭）。
停止记录时，通过self.is_recording = False控制循环退出，避免线程残留。

（2）CSV日志写入

首次创建日志文件时，自动写入表头（“时间”“CPU使用率(%)”“内存使用率(%)”“GPU使用率(%)”）。
后续记录以“追加模式”写入，避免覆盖历史数据，编码用utf-8防止中文乱码。

关键代码片段：

def record_data(self):while self.is_recording:# 1. 获取各类资源数据（CPU、内存、GPU）current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=0.1)mem_usage = psutil.virtual_memory().percentgpu_usage = self.get_gpu_usage()  # 自定义GPU获取函数# 2. 写入CSVwith open(self.log_path.get(), 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)row_data = [current_time, cpu_usage, mem_usage]if self.gpu_available:row_data.append(gpu_usage)writer.writerow(row_data)# 3. 更新UI预览（需用root.after确保主线程更新）self.update_preview(current_time, cpu_usage, mem_usage, gpu_usage)time.sleep(0.9)  # 控制记录间隔约1秒（加前面的0.1秒采样，共1秒）

5. 实时预览：控制数据显示规模

数据预览区用Text组件实现，但如果记录太久，文本会无限变长。代码加入了“行数控制”，仅保留最近15行：

def update_preview(self, time_str, cpu, mem, gpu):def update():self.data_text.config(state=tk.NORMAL)# 超过15行时，删除第一行line_count = int(self.data_text.index('end-1c').split('.')[0])if line_count > 15:self.data_text.delete('1.0', '2.0')# 追加新数据line = f"{time_str} - CPU: {cpu}%  内存: {mem}%"if self.gpu_available:line += f"  GPU: {gpu}%"self.data_text.insert(tk.END, line + "\n")self.data_text.see(tk.END)  # 自动滚动到最后一行self.data_text.config(state=tk.DISABLED)self.root.after(0, update)  # 确保UI操作在主线程执行

三、实战使用：3步上手监控系统资源

看完代码解析，我们来实际运行监控器，步骤非常简单：

1. 安装依赖

打开命令行，执行以下命令安装所需库：

pip install psutil nvidia-ml-py3

（如果没有NVIDIA显卡，可跳过nvidia-ml-py3，程序会自动忽略GPU监控）

2. 运行程序

将完整代码保存为system_monitor.py，然后用Python运行：

python system_monitor.py

3. 开始监控与查看日志

点击“浏览…”选择日志保存路径（默认会生成带时间戳的CSV文件名）。
点击“开始记录”，状态会变为“正在记录…”，数据预览区实时显示CPU/内存/GPU数据。
监控完成后点击“停止记录”，程序会弹出提示“日志已保存至xxx”。
找到保存的CSV文件，用Excel或Notepad打开，就能看到所有时间点的资源数据，方便后续分析。

四、总结与扩展方向

这个轻量级监控器虽然简单，但覆盖了“监控-记录-分析”的完整流程，适合个人日常使用。如果想进一步优化，可以考虑这些方向：

支持多GPU监控：当前只监控第1块GPU，可扩展为选择多块GPU。
添加磁盘使用率监控：用psutil.disk_usage('/')获取磁盘占用，丰富监控维度。
数据可视化：在UI中加入Matplotlib图表，实时显示资源变化趋势。
定时任务：支持设置监控时长（如“监控1小时后自动停止”）。

如果你需要快速监控系统资源，又不想安装复杂的工具（如Task Manager、nvidia-smi），这个Python监控器会是不错的选择。赶紧试试吧！

资源监控器源码：

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import psutil
import time
import csv
import threading
import os
import sys# 尝试导入GPU监控库
try:import pynvml  # NVIDIA GPU监控has_nvml = True
except ImportError:has_nvml = Falseclass SystemMonitor:def __init__(self, root):self.root = rootself.root.title("系统资源监控器")self.root.geometry("600x400")self.root.resizable(True, True)# 设置中文字体支持self.setup_fonts()# 变量初始化self.log_path = tk.StringVar()self.is_recording = Falseself.recording_thread = Noneself.gpu_available = Falseself.gpu_handle = None# 初始化GPU监控self.init_gpu_monitoring()# 创建UI组件self.create_widgets()def setup_fonts(self):"""设置中文字体支持"""if sys.platform.startswith('win'):default_font = ('Microsoft YaHei UI', 9)title_font = ('Microsoft YaHei UI', 10, 'bold')else:default_font = ('SimHei', 9)title_font = ('SimHei', 10, 'bold')self.root.option_add("*Font", default_font)self.title_font = title_fontdef init_gpu_monitoring(self):"""初始化GPU监控"""if has_nvml:try:pynvml.nvmlInit()device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()if device_count > 0:self.gpu_handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)self.gpu_available = Truegpu_name = pynvml.nvmlDeviceGetName(self.gpu_handle)if isinstance(gpu_name, bytes):gpu_name = gpu_name.decode('utf-8')self.gpu_info = f"检测到GPU: {gpu_name}"else:self.gpu_info = "未检测到GPU设备"except Exception as e:self.gpu_info = f"GPU初始化失败: {str(e)}"else:self.gpu_info = "未安装NVIDIA GPU监控库(pynvml)"def create_widgets(self):"""创建界面组件"""# 标题标签title_label = tk.Label(self.root, text="系统资源监控器", font=self.title_font)title_label.pack(pady=10)# GPU信息标签gpu_label = tk.Label(self.root, text=self.gpu_info, fg="gray")gpu_label.pack(pady=5)# 路径选择区域path_frame = tk.Frame(self.root)path_frame.pack(pady=10, fill=tk.X, padx=20)tk.Label(path_frame, text="日志文件路径:").pack(side=tk.LEFT)tk.Entry(path_frame, textvariable=self.log_path, width=50).pack(side=tk.LEFT, padx=5, fill=tk.X, expand=True)tk.Button(path_frame, text="浏览...", command=self.browse_path).pack(side=tk.LEFT, padx=5)# 控制按钮区域btn_frame = tk.Frame(self.root)btn_frame.pack(pady=15)self.start_btn = tk.Button(btn_frame, text="开始记录", command=self.start_recording, width=15, bg="#4CAF50", fg="white")self.start_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=10)self.stop_btn = tk.Button(btn_frame, text="停止记录", command=self.stop_recording, width=15, bg="#f44336", fg="white", state=tk.DISABLED)self.stop_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=10)# 状态区域status_frame = tk.Frame(self.root)status_frame.pack(pady=5, fill=tk.X, padx=20)tk.Label(status_frame, text="状态:").pack(side=tk.LEFT)self.status_var = tk.StringVar(value="就绪")tk.Label(status_frame, textvariable=self.status_var, fg="blue").pack(side=tk.LEFT, padx=5)# 数据显示区域tk.Label(self.root, text="监控数据预览:").pack(anchor=tk.W, padx=20, pady=(10, 5))self.data_text = tk.Text(self.root, height=10, wrap=tk.WORD)self.data_text.pack(pady=5, padx=20, fill=tk.BOTH, expand=True)self.data_text.config(state=tk.DISABLED)# 添加滚动条scrollbar = tk.Scrollbar(self.data_text)scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)self.data_text.config(yscrollcommand=scrollbar.set)scrollbar.config(command=self.data_text.yview)def browse_path(self):"""浏览并选择日志文件保存路径"""default_filename = f"system_monitor_{time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".csv",filetypes=[("CSV文件", "*.csv"), ("所有文件", "*.*")],title="选择日志文件保存位置",initialfile=default_filename)if filename:self.log_path.set(filename)def start_recording(self):"""开始记录系统资源使用情况"""if not self.log_path.get():messagebox.showwarning("警告", "请先选择日志文件保存路径")returnself.is_recording = Trueself.start_btn.config(state=tk.DISABLED)self.stop_btn.config(state=tk.NORMAL)self.status_var.set("正在记录...")# 检查文件是否存在，如果不存在则创建并写入表头if not os.path.exists(self.log_path.get()):try:with open(self.log_path.get(), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)headers = ["时间", "CPU使用率(%)", "内存使用率(%)"]if self.gpu_available:headers.append("GPU使用率(%)")writer.writerow(headers)except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"无法创建日志文件: {str(e)}")self.reset_buttons()return# 启动记录线程self.recording_thread = threading.Thread(target=self.record_data)self.recording_thread.daemon = Trueself.recording_thread.start()def stop_recording(self):"""停止记录系统资源使用情况"""self.is_recording = Falseself.reset_buttons()self.status_var.set("已停止")messagebox.showinfo("信息", f"日志已保存至: {self.log_path.get()}")def reset_buttons(self):"""重置按钮状态"""self.start_btn.config(state=tk.NORMAL)self.stop_btn.config(state=tk.DISABLED)def record_data(self):"""记录系统资源数据的线程函数"""while self.is_recording:try:# 获取当前时间（精确到秒）current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")# 获取CPU使用率cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=0.1)# 获取内存使用率mem = psutil.virtual_memory()mem_usage = mem.percent# 获取GPU使用率（如果可用）gpu_usage = Noneif self.gpu_available and has_nvml:try:gpu_util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(self.gpu_handle)gpu_usage = gpu_util.gpuexcept:gpu_usage = "N/A"# 写入日志文件with open(self.log_path.get(), 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)row_data = [current_time, cpu_usage, mem_usage]if self.gpu_available and gpu_usage is not None:row_data.append(gpu_usage)writer.writerow(row_data)# 在UI上显示最新数据self.update_preview(current_time, cpu_usage, mem_usage, gpu_usage)except Exception as e:error_msg = f"记录数据时出错: {str(e)}"self.status_var.set(error_msg)self.is_recording = Falseself.root.after(0, self.reset_buttons)self.root.after(0, lambda: messagebox.showerror("错误", error_msg))break# 等待1秒（减去前面操作已用的时间）time.sleep(0.9)def update_preview(self, time_str, cpu, mem, gpu):"""更新预览区域显示最新数据"""# 在UI线程中更新文本框def update():self.data_text.config(state=tk.NORMAL)# 保持只显示最后15行数据line_count = int(self.data_text.index('end-1c').split('.')[0])if line_count > 15:self.data_text.delete('1.0', '2.0')# 构建显示行line = f"{time_str} - CPU: {cpu}%  内存: {mem}%"if self.gpu_available and gpu is not None:line += f"  GPU: {gpu}%"self.data_text.insert(tk.END, line + "\n")self.data_text.see(tk.END)  # 滚动到最后一行self.data_text.config(state=tk.DISABLED)# 确保在主线程中更新UIself.root.after(0, update)if __name__ == "__main__":try:root = tk.Tk()# 设置窗口图标（可选）try:root.iconbitmap(default="")except:passapp = SystemMonitor(root)root.mainloop()except Exception as e:messagebox.showerror("程序错误", f"程序运行出错: {str(e)}")