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本文实例讲述了python在linux系统下获取系统内存使用情况的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：
"""
Simple module for getting amount of memory used
by a specified user's processes on a UNIX system.
It uses UNIX ps utility to get the memory usage for
a specified username and pipe it to awk for summing up
per application memory usage and return the total.
Python's Popen() from subprocess module is used
for spawning ps and awk.
"""
import subprocess
class MemoryMonitor(object):
def __init__(self, username):
"""Create new MemoryMonitor instance."""
self.username = username
def usage(self):
"""Return int containing memory used by user's processes."""
self.process = subprocess.Popen("ps -u %s -o rss | awk '{sum+=$1} END {print sum}'" % self.username,
shell=True,
stdout=subprocess.PIPE,
)
self.stdout_list = self.process.communicate()[0].split('\n')
return int(self.stdout_list[0])
将上面的代码保存为：memorymonitor.py
调用方法如下：
from memorymonitor import MemoryMonitor
memory_mon = MemoryMonitor('username')
used_memory = memory_mon.usage()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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