打造性能监控平台

　　在做性能测试的时候，你是如何监控被测试系统的硬件资源的，如果是云平台，那么一般提供的有可视化的监控信息，如果是本地服务，只能通过系统命令（如ps、top、lsof等）查看。
　　我们可以自己打造一个可视化的系统系统资源监控平台，本文就教大家如何实现。
　　准备工具：Flask：一个简单的web框架。psutil：用于获取本地硬件信息。flasksocketio：基于Flask框架的websocket库，用于建立长连接。echarts：用于实现各种图表的UI库。开始动手
　　下面介绍大体思路，文末有源码：制作一个监控页面。
　　https：themes。getbootstrap。com
　　booststrap提供了各种各样主题，年轻人不用讲武德，偷袭！不对，你可以抄袭一个过来。
　　具体方式就浏览器右键查看源码，复制粘贴，替换JS、CSS一气呵成！
　　制作图表
　　https：echarts。apache。orgzhindex。html
　　echarts是一个apache开源的图表UI库，可以帮你生成各种图表。
　　官方给的实例还是比较简单的，你可照着例子熟悉一个图表的配置。
　　获取系统资源
　　https：pypi。orgprojectpsutil
　　pstil用于获取本地硬件资源信息，CPU、内存、磁盘等信息。
　　简单的API：importpsutilpsutil。cputimes（）psutil。cpucount（）psutil。swapmemory（）psutil。virtualmemory（）。。。。实时获取系统资源
　　前端看到的数据一定要是实时的，动态的，那么就要求前端与后端保持数据的交互，websocket就是解决这类问题而生的。后端：
　　FlaskSocketIO
　　https：github。commiguelgrinbergFlaskSocketIO前端：
　　socket。io。js
　　https：socket。io
　　后端实现主要代码：importtimeimportpsutilfromflaskimportFlask，rendertemplate，session，requestfromflasksocketioimportSocketIO，emitfromthreadingimportLockappFlask（name，templatefolder。）app。config〔SECRETKEY〕secret！socketioSocketIO（app，corsallowedorigins）cputhreadNonecputhreadlockLock（）app。route（）defindex（）：Web页面returnrendertemplate（index。html）socketio。on（connect，namespacegetcpu）defcpuconnect（）：globalcputhreadwithcputhreadlock：ifcputhreadisNone：cputhreadsocketio。startbackgroundtask（targetcpubackgroundthread）defcpubackgroundthread（）：count0whileTrue：count1socketio。sleep（5）ttime。strftime（H：M：S，time。localtime（））cpupsutil。cpupercent（intervalNone，percpuTrue）socketio。emit（serverresponse，｛data：〔t，cpu〕，count：count｝，namespacegetcpu）ifnamemain：socketio。run（app，host127。0。0。1，port9090，debugTrue）
　　这里用到了多线程，每隔5秒向前端发送一次cpu信息。
　　前端实现的主要代码：
　　前端建立socket连接，等待服务器推送数据，用回调函数更新图表。
　　源码
　　感兴趣的可以查看源码：
　　https：github。comdefnngjlearningAPItesttreemastersysmonitoring