基于Python开发电脑硬件监控工具

目录

• 引言
• 基本系统信息采集实现
• 添加GPU监控功能
• 使用Tkinter构建简单GUI
• 使用PyQt5构建更专业的界面
• 高级功能扩展
• 打包为可执行文件

引言

在科技飞速发展的今天，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从基础的日常沟通到复杂的商业决策，智能技术的影响力正在以惊人的速度扩大。以自然语言处理为例，智能助手不仅能理解人类的日常对话，还能通过情感分析提供个性化的回应；在医疗领域，AI辅助诊断系统的准确率已达到专业医师水平，极大地提高了早期疾病筛查的效率。

面对这场深刻的技术变革，理解其背后的逻辑与应用场景变得至关重要。从技术角度看，机器学习算法的进步（如深度学习、强化学习）为AI应用提供了强大的计算基础；从应用层面看，智能推荐系统正在重塑电商和内容平台的用户体验，而自动驾驶技术则有望彻底改变未来的交通方式。这些发展都彰显出AI技术的巨大潜力。

通过深入探讨核心原理与实践案例，我们可以更清晰地把握技术趋势。例如，分析计算机视觉在安防监控中的实际应用，或研究预测算法在金融风控中的具体表现，都能帮助我们理解不同场景下的技术适配性。这种理解不仅有助于发掘潜在商业价值，更能为未来的技术创新与产业突破奠定坚实基础。随着5G、边缘计算等配套技术的发展，AI的应用边界还将持续扩展，带来更多令人期待的可能性。

核心库选择

GPUtil专门用于获取NVIDIA GPU信息：

platform模块提供基本的系统识别功能：

GUI开发选项对比：

tkinter（python标准库）：

PyQt5/PySide6（第三方库）：

psutil（Python System and Process Utilities）是一个跨平台的系统监控库，可以获取系统运行时的各种关键信息：

CPU相关：

• 使用率（psutil.cpu_percent()）
• 核心数量（psutil.cpu_count()）
• 温度监控（部分平台支持）
• 示例：监控CPU负载并设置告警阈值

内存管理：

• 物理内存总量及使用情况（psutil.virtual_memory()）
• 交换分区信息（psutil.swap_memory()）
• 示例：实时显示内存使用曲线图

磁盘信息：

• 分区信息（psutil.disk_partitions()）
• 使用情况（psutil.disk_usage()）
• IO统计（psutil.disk_io_counters()）
• 示例：监控磁盘剩余空间并预警

网络监控：

• 网络接口信息（psutil.net_if_addrs()）
• IO统计（psutil.net_io_counters()）
• 连接信息（psutil.net_connections()）

显存使用情况

• GPU温度监控
• 负载百分比
• 示例：深度学习训练时的GPU监控面板
• 操作系统类型（platform.system()）
• 系统版本（platform.version()）
• 处理器架构（platform.MAChine()）

示例：生成系统诊断报告

• 优势：无需额外安装，适合简单界面
• 缺点：界面较简陋，功能有限

示例应用：基础系统监控仪表盘

优势：

• 丰富的UI组件（表格、图表等）
• 支持多线程
• 现代化界面设计

缺点：

• 需要单独安装
• 学习曲线较陡

示例应用：

• 专业级系统监控工具
• 带历史数据可视化的性能分析器

基本系统信息采集实现

import psutil
import platform
from datetime import datetime

def get_system_info():
    # CPU信息
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    cpu_count = psutil.cpu_count(logical=False)
    cpu_logical = psutil.cpu_count(logical=True)
    
    # 内存信息
    mem = psutil.virtual_memory()
    mem_total = round(mem.total / (1024**3), 2)
    mem_used = round(mem.used / (1024**3), 2)
    mem_percent = mem.percent
    
    # 磁盘信息
    disk = psutil.disk_usage('/')
    disk_total = round(disk.total / (1024**3), 2)
    disk_used = round(disk.used / (1024**3), 2)
    disk_percent = disk.percent
    
    # 系统信息
    system_info = {
        "system": platform.system(),
        "node": platform.node(),
        "release": platform.release(),
        "version": platform.version(),
        "machine": platform.machine(),
        "boot_time": datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%SGoqFS")
    }
    
    return {
        "cpu": {
            "percent": cpu_percent,
            "cores_physical": cpu_count,
            "cores_logical": cpu_logical
        },
        "memory": {
            "total": mem_total,
            "used": mem_used,
            "percent": mem_percent
        },
        "disk": {
            "total": disk_total,
            "used": disk_used,
            "percent": disk_percent
        },
        "system": system_info
    }

添加GPU监控功能

try:
    import GPUtil
    def get_gpu_info():
        gpus = GPUtil.getGPUs()
        if gpus:
            return {
                "name": gpus[0].name,
                "load": gpus[0].load * 100,
                "memory_used": round(gpus[0].memoryUsed, 1),
                "memory_total": round(gpus[0].memoryTotal, 1),
                "temperature": gpus[0].temperature
            }
        return None
except ImportError:
    def get_gpu_info():
        return None

使用Tkinter构建简单GUI

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

class HardwareMonitor(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title("硬件监控工具")
        self.geometry("600x400")
        
        # 创建标签框架
        self.cpu_frame = ttk.LabelFrame(self, text="CPU 信息")
        self.mem_frame = ttk.LabelFrame(self, text="内存 信息")
        self.disk_frame = ttk.LabelFrame(self, text="磁盘 信息")
        self.sys_frame = ttk.LabelFrame(self, text="系统 信息")
        
        # 布局
        self.cpu_frame.pack(fill="both", expajsnd=True, padx=5, pady=5)
        self.mem_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)
        self.disk_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)
        self.sys_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)
        
        # 添加标签
        self.cpu_label = ttk.Label(self.cpu_frame, text="")
        self.mem_label = ttk.Label(self.mem_frame, text="")
        self.disk_label = ttk.Label(self.disk_frame, text="")
        self.sys_label = ttk.Label(self.sys_frame, text="")
        
        self.cpu_label.pack()
        self.mem_label.pack()
        self.disk_label.pack()
        self.sys_label.pack()
        
        self.update_data()
    
    def update_data(self):
        data = get_system_info()
        gpu_data = get_gpu_info()
        
        # 更新CPU信息
        cpu_text = f"使用率: {data['cpu']['percent']}% | 物理核心: {data['cpu']['cores_physical']} | 逻辑核心: {data['cpu']['cores_logical']}"
        self.cpu_label.config(text=cpu_text)
        
        # 更新内存信息
        mem_text = f"使用: {data['memory']['used']}GB / {data['memory']['total']}GB ({data['memory']['percent']}%)"
        self.mem_label.config(text=mem_text)
        
        # 更新磁盘信息
        disk_text = f"使用: {data['disk']['used']}GB / {data['disk']['total']}GB ({data['disk']['percent']}%)"
        self.disk_label.config(text=disk_text)
        
        # 更新系统信息
        sys_text = f"系统: {data['system']['system']} {data['system']['release']} | 主机名: {data['system']['node']} | 启动时间: {data['system']['boot_time']}"
        self.sys_label.config(text=sys_text)
        
        # 如果有GPU信息则显示
        if gpu_data:
            if not hasattr(self, 'gpu_frame'):
                self.gpu_frame = ttk.LabelFrame(self, text="GPU 信息")
                self.gpu_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)
                self.gpu_label = ttk.Label(self.gpu_frame, text="")
                self.gpu_label.pack()
            
            gpu_text = f"{gpu_data['name']} | 负载: {gpu_data['load']:.1f}% | 显存: {gpu_data['memory_used']}GB/{gpu_data['memory_total']}GB | 温度: {gpu_data['temperature']}C"
            self.gpu_label.config(text=gpu_text)
        
        self.after(1000, self.update_data)

使用PyQt5构建更专业的界面

from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QvboxLayout, 
                            QWidget, QLabel, QTabWidget, QProgressBar)
from PyQt5.QtCore import QTimer
import sys

class QtHardwareMonitor(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("硬件监控工具")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
        
        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)
        
        self.layout = QVBoxLayout(self.central_widget)
        
        self.tabs = QTabWidget()
        self.layout.addWidget(self.tabs)
        
        # 创建标签页
        self.cpu_tab = QWidget()
        self.mem_tab = QWidget()
        self.disk_tab = QWidget()
        self.sys_tab = QWidget()
        
        self.tabs.addTab(self.cpu_tab, "CPU")
        self.tabs.addTab(self.mem_tab, "内存")
        self.tabs.addTab(self.disk_tab, "磁盘")
        self.tabs.addTab(self.sys_tab, "系统")
        
        # 初始化UI
        self.init_cpu_tab()
        self.init_mem_tab()
        self.init_disk_tab()
        self.init_sys_tab()
        
        # 定时更新
        self.timer = QTimer()
   javascript     self.timer.timeout.connect(self.update_data)
        self.timer.start(1000)
    
    def init_cpu_tab(self):
        layout = QVBoxLayout(self.cpu_tab)
        
        self.cpu_label = QLabel("CPU 信息")
        self.cpu_progress = QProgressBar()
        
        layout.addWidget(self.cpu_label)
        layout.addWidget(self.cpu_progress)
    
    def update_data(self):
        data = get_GoqFSsystem_info()
        
        # 更新CPU信息
        cpu_text = f"CPU 使用率: {data['cpu']['percent']}% | 物理核心: {data['cpu']['cores_physical']} | 逻辑核心: {data['cpu']['cores_logical']}"
        self.cpu_label.setText(cpu_text)
        self.cpu_progress.setValue(data['cpu']['percent'])
        
        # 更新其他标签页...

高级功能扩展

实时图表显示 使用matplotlib可以创建实时更新的硬件使用率图表：

from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure

class ChartMonitor(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title("硬件监控图表")
        
        # 创建图表
        self.fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
        self.ax = self.fig.add_subplot(111)
        
        # 初始化数据
        self.x_data = list(range(60))
        self.y_data = [0] * 60
        
        # 创建画布
        self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=self)
        self.canvas.draw()
        self.canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True)
        
        self.update_chart()
    
    def update_chart(self):
        # 获取当前CPU使用率
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        
        # 更新数据
        self.y_data.append(cpu_percent)
        if len(self.y_data) > 60:
            self.y_data.pop(0)
        
        # 清除并重新绘制
        self.ax.clear()
        self.ax.plot(self.x_data, self.y_data[-60:], 'r-')
        self.ax.set_ylim(0, 100)
        self.ax.set_title("CPU 使用率 (%)")
        self.ax.set_xlabel("时间 (秒)")
        
        self.canvas.draw()
        self.after(1000, self.update_chart)

网络监控功能 可以扩展网络监控功能：

def get_network_info():
    net_io = psutil.net_io_counters()
    return {
        "bytes_sent": net_io.bytes_sent,
        "bytes_recv": net_io.bytes_recv,
        "packets_sent": net_io.packets_sent,
        "packets_recv": net_io.packets_recv
    }

打包为可执行文件

使用PyInstaller可以将应用打包为独立可执行文件：

pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile --windowed hardware_monitor.py

这些方法提供了从简单到高级的硬件监控实现方案，可以根据需求选择合适的组件进行组合或扩展。具体来说：

基础监控方案

适用于入门级需求，主要包含：

• CPU/GPU温度监控（如使用lm-sensors工具）
• 内存使用率统计（通过free -m命令）
• 磁盘空间检查（df -h命令） 应用场景：个人开发者调试或小型服务器基础运维

中级监控方案

增加实时性和可视化能力：

# Prometheus配置片段
scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.100:9100']

• 使用Prometheus+Grafana搭建监控仪表盘
• 集成网络流量监控（如nload工具）
• 添加SMART硬盘健康检测 典型配置示例：

高级企业级方案

包含自动化预警和分布式监控：

• 部署Zabbix或NagIOS监控集群
• 实现SNMP协议android设备管理
• 定制化开发监控插件（如通过Python编写硬件探针） 扩展建议：
• 对关键业务服务器配置双通道监控
• 建立分级告警机制（邮件/短信/企业微信通知）

特殊场景方案

• 工业环境：增加4-20mA信号采集模块
• 边缘计算：部署轻量级Telegraf代理
• 高安全要求：采用硬件加密的监控数据链路

方案选择时需综合考虑硬件规模（单机/集群）、监控粒度（秒级/分钟级）以及预算成本。建议从基础方案开始，逐步按需扩展功能模块。

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