关于#python#的问题：【监测应用的资源占用】怎么使用pywin32等库实时读取任务管理器中显示的应用信息，以达到监测应用的资源占用情况

【监测应用的资源占用】怎么使用pywin32等库实时读取任务管理器中显示的应用信息，以达到监测应用的资源占用情况

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7668652
这篇博客你也可以参考下：安装pywin32时注册表中无Python3.6安装路径解决方法
除此之外, 这篇博客: [python]用pywin32库实现鼠标键盘自动控制中的 一、几个用到的函数 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
1.SetCursorPos(x，y)函数：该函数把光标移到屏幕的指定位置，但是并没有点击。
2.mouse_event()函数：函数综合鼠标击键和鼠标动作
mouse_event(win32con.flag, 0, 0, 0, 0)：
Flag：
MOUSEEVENTF_MOVE:表明发生移动。
MOUSEEVENTF_LEFTDOWN:表明接按下鼠标左键。
MOUSEEVENTF_LEFTUP:表明松开鼠标左键。
MOUSEEVENTF_RIGHTDOWN:表明按下鼠标右键。
MOUSEEVENTF_RIGHTUP:表明松开鼠标右键。
MOUSEEVENTF_MIDDLEDOWN:表明按下鼠标中键。
MOUSEEVENTF_MIDDLEUP:表明松开鼠标中键。
1. keybd_event：一共分为两种按下和松开
keybd_event(‘a’,0,0,0); //按下a键
keybd_event(‘a’,0,KEYEVENTF_KEYUP,0); //松开a键

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以给出一些指导和代码示例来实现该功能：

首先需要安装pywin32库，可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install pywin32

然后需要获取任务管理器中程序的资源占用情况，可以使用pywin32库中的win32com.client模块中的GetObject方法获取WMI对象。代码如下：

import win32com.client

# 获取WMI对象
objWMI = win32com.client.GetObject('winmgmts:')

# 获取进程信息
processes = objWMI.ExecQuery('select * from Win32_Process')

# 遍历进程信息，输出进程名称和占用率
for process in processes:
    print(process.Name, process.PercentProcessorTime)

将获取到的资源占用情况输出为可视化的图表可以使用matplotlib库。首先需要安装该库，可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

然后可以使用matplotlib库的pyplot模块将资源占用率输出为图表。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成图表
x = ['Process 1', 'Process 2', 'Process 3']
y = [80, 50, 20]
plt.bar(x, y)

# 显示图表
plt.show()

最后需要将获取资源占用情况和生成图表的过程实时化。可以使用Python的多线程功能，在一个子线程中每隔一段时间获取资源占用情况并生成图表，在主线程中显示图表。代码如下：

import threading
import time
import win32com.client
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取WMI对象
objWMI = win32com.client.GetObject('winmgmts:')

# 生成图表函数
def plot_graph():
    while True:
        # 获取进程信息
        processes = objWMI.ExecQuery('select * from Win32_Process')

        # 处理进程信息为列表形式
        data = []
        for process in processes:
            data.append({'name': process.Name, 'cpu': process.PercentProcessorTime})

        # 根据CPU占用率排序
        data = sorted(data, key=lambda d: -d['cpu'])

        # 取出CPU占用率前三的进程
        names = []
        cpus = []
        for i in range(min(3, len(data))):
            names.append(data[i]['name'])
            cpus.append(data[i]['cpu'])

        # 生成图表
        plt.clf()
        plt.bar(names, cpus)
        plt.title('CPU Usage')
        plt.xlabel('Process Name')
        plt.ylabel('CPU Usage (%)')
        plt.ylim([0, 100])
        plt.draw()
        plt.pause(0.5)

# 创建并启动子线程
thread = threading.Thread(target=plot_graph)
thread.start()

# 主线程中显示图表
plt.show()

以上代码可以实现实时获取CPU占用率并以图表形式展示。可以根据需要对代码进行修改和调整。

要使用Python监测应用程序的资源占用情况，您可以使用pywin32库来访问Windows任务管理器，并实时读取应用程序的信息。以下是一个简单的示例代码：

import win32api  
import win32con  
import win32process  
import time  
  
def get_process_info(pid=None):  
    process_info = win32process.GetProcessInfo(pid)  
    if not process_info:  
        return None  
      
    # 获取进程名称和ID  
    process_name = win32process.GetProcessName(pid)  
    process_id = process_info[0]  
      
    # 获取CPU使用率和内存占用情况  
    cpu_time = process_info[4] * win32process.CLK_TCK / float(1000000)  
    mem_info = win32process.GetProcessMemoryInfo(pid)  
    working_set_size = mem_info['WorkingSetSize'] / (1024 * 1024) # 单位：MB  
      
    return {  
        'ProcessName': process_name,  
        'ProcessID': process_id,  
        'CPUUsage': cpu_time,  
        'WorkingSetSize': working_set_size,  
    }  
  
def monitor_process():  
    pid = int(input("请输入要监测的应用程序ID："))  
    while True:  
        process_info = get_process_info(pid)  
        if not process_info:  
            print("无法获取进程信息，请检查输入的进程ID是否正确。")  
            continue  
        print(f"Process Name: {process_info['ProcessName']}, Process ID: {process_info['ProcessID']}, CPU Usage: {process_info['CPUUsage']:.2f}%, Working Set Size: {process_info['WorkingSetSize']:.2f} MB")  
        time.sleep(1)  
  
if __name__ == '__main__':  
    monitor_process()

这个程序将要求您输入要监测的应用程序ID，然后它将每隔一秒钟打印一次该应用程序的名称、ID、CPU使用率和内存占用情况。通过定期记录这些信息，您可以跟踪应用程序的资源占用情况。您还可以根据需要对此代码进行修改，并将其集成到自己的应用程序中，以实现自定义的资源监测功能。