本文实例为大家分享了python可视化动态CPU性能监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下

打算开发web性能监控，以后会去学js，现在用matp来补救下，在官网有此类模板，花了一点时间修改了下，有兴趣的可以去官网看看。

基于matplotoilb和psutil，matplotoilb是有名的数据数据可视化工具，psutil是性能监控工具，所以你需要这两个环境，本文不多说环境的安装。

以下是代码：

#!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationimport psutildef data_gen(t=0): #设置xy变量 x = 0 y = 1 while True: y = psutil.cpu_percent(interval=1) #获取cpu数值,1s获取一次。 x += 1 yield x,y def init(): ax.set_xlim(0, 10) #起始x 1-10 ax.set_ylim(0, 100) #设置y相当于0%-100% del xdata[:] del ydata[:] line.set_data(xdata, ydata) return line,fig, ax = plt.subplots()line, = ax.plot([], [], lw=2) #线像素比ax.grid()xdata, ydata = [], []def run(data): # update the data t, y = data xdata.append(t) ydata.append(y) xmin, xmax = ax.get_xlim() if t >= xmax: #表格随数据移动 ax.set_xlim(xmin+10, xmax+10) ax.figure.canvas.draw() line.set_data(xdata, ydata) return line,ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=False, interval=10,repeat=False, init_func=init)plt.show()

下面是效果图，还有很多地方不完善，以后会花点时间完成。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。