本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。本文 Linux 服务器是 Ubuntu 12.10， Python 版本 是 2.7 。如果是 Python 3.0 版本的语法上有一定的出入。另外这里笔者所说的 Python 是 CPython，CPython 是用 C 语言实现的 Python 解释器，也是官方的并且是最广泛使用的 Python 解释器。除了 CPython 以外，还有用 Java 实现的 Jython 和用.NET 实现的 IronPython，使 Python 方便地和 Java 程序、.NET 程序集成。另外还有一些实验性的 Python 解释器比如 PyPy。CPython 是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括 C 语言）交互的外部函数接口。
工作原理：基于/proc 文件系统
Linux 系统为管理员提供了非常好的方法，使其可以在系统运行时更改内核，而不需要重新引导内核系统，这是通过/proc 虚拟文件系统实现的。/proc 文件虚拟系统是一种内核和内核模块用来向进程（process）发送信息的机制（所以叫做“/proc”），这个伪文件系统允许与内核内部数据结构交互， 获取有关进程的有用信息，在运行中（on the fly）改变设置（通过改变内核参数）。与其他文件系统不同，/proc 存在于内存而不是硬盘中。proc 文件系统提供的信息如下：
进程信息：系统 中的任何一个进程，在 proc 的子目录中
都有一个同名的进程 ID，可以找到 cmdline、mem、root、stat、statm，以及 status。某些信息只有超级用户可见，
例如进程根目录。每一个单独含有现有进程信息的进程有一些可用的专门链接，系统中的任何一个进程都有一个单独的 自链接指向进程信息，其用处就是从进程中获取命令行信息。 系统信息：如果需要了解整个系统信息中也可以从/proc/stat 中获得，其中包括 CPU 占用情况、
磁盘空间、内存对换、中断等。 CPU 信息：利用/proc/CPUinfo 文件可以获得中央处理器的当前准确信息。 负载信息：/proc/loadavg 文件包含系统负载信息。 系统内存信息：/proc/meminfo 文件包含系统内存的详细信息，其中显示物理内存的数量、可用交换空间的数量，以及空闲内存的数量等。
表 1 是 /proc 目录中的主要文件的说明：
表 1 /proc 目录中的主要文件的说明
文件或目录名称 描 述 apm 高级电源管理信息 cmdline 这个文件给出了内核启动的命令行 CPUinfo 中央处理器信息 devices 可以用到的设备（块设备/字符设备） dma 显示当前使用的 DMA 通道 filesystems 核心配置的文件系统 ioports 当前使用的 I/O 端口 interrupts 这个文件的每一行都有一个保留的中断 kcore 系统物理内存映像 kmsg 核心输出的消息，被送到日志文件 mdstat 这个文件包含了由 md 设备驱动程序控制的 RAID 设备信息 loadavg 系统平均负载均衡 meminfo 存储器使用信息，包括物理内存和交换内存 modules 这个文件给出可加载内核模块的信息。lsmod 程序用这些信息显示有关模块的名称，
大小，使用数目方面的信息 net 网络协议状态信息 partitions 系统识别的分区表 pci pci 设备信息 scsi scsi 设备信息 self 到查看/proc 程序进程目录的符号连接 stat 这个文件包含的信息有 CPU 利用率，磁盘，内存页，内存对换，全部中断，接触开关以及赏赐自举时间 swaps 显示的是交换分区的使用情况 uptime 这个文件给出自从上次系统自举以来的秒数，以及其中有
多少秒处于空闲 version 这个文件只有一行内容，说明正在运行的内核版本。可以用标准的编程方法进行分析获得所需的系统信息
下面本文的几个例子都是使用 Python 脚本读取/proc 目录中的主要文件来实现实现对 Linux 服务器的监控的 。
使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器的监控
对于 CPU（中央处理器）监测
脚本 1 名称 CPU1.py，作用获取 CPU 的信息。
清单 1.获取 CPU 的信息
#!/usr/bin/env Pythonfrom __future__ import print_functionfrom collections import OrderedDictimport pprintdef CPUinfo(): ''' Return the information in /proc/CPUinfo as a dictionary in the following format: CPU_info['proc0']={...} CPU_info['proc1']={...} ''' CPUinfo=OrderedDict() procinfo=OrderedDict() nprocs = 0 with open('/proc/CPUinfo') as f: for line in f: if not line.strip(): # end of one processor CPUinfo['proc%s' % nprocs] = procinfo nprocs=nprocs+1 # Reset procinfo=OrderedDict() else: if len(line.split(':')) == 2: procinfo[line.split(':')[0].strip()] = line.split(':')[1].strip() else: procinfo[line.split(':')[0].strip()] = '' return CPUinfoif __name__=='__main__': CPUinfo = CPUinfo() for processor in CPUinfo.keys(): print(CPUinfo[processor]['model name'])
简单说明一下清单 1，读取/proc/CPUinfo 中的信息，返回 list，每核心一个 dict。其中 list 是一个使用方括号括起来的有序元素集合。List 可以作为以 0 下标开始的数组。Dict 是 Python 的内置数据类型之一, 它定义了键和值之间一对一的关系。OrderedDict 是一个字典子类，可以记住其内容增加的顺序。常规 dict 并不跟踪插入顺序，迭代处理时会根据键在散列表中存储的顺序来生成值。在 OrderedDict 中则相反，它会记住元素插入的顺序，并在创建迭代器时使用这个顺序。
可以使用 Python 命令运行脚本 CPU1.py 结果见图 1
# Python CPU1.py Intel(R) Celeron(R) CPU E3200 @ 2.40GHz
图 1.运行清单 1
也可以使用 chmod 命令添加权限收直接运行 CPU1.py
#chmod +x CPU1.py# ./CPU1.py