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zerohertzLib.monitoring.cpu

Functions:

Name Description
cpu

시간에 따른 CPU의 사용량을 각 코어에 따라 line chart로 시각화

cpu 

cpu(tick: int = 1, threshold: int = 10, path: str = 'CPU', dpi: int = 100, per: bool = True) -> None

시간에 따른 CPU의 사용량을 각 코어에 따라 line chart로 시각화

Parameters:

Name Type Description Default
tick int

Update 주기

 1
threshold int

시각화할 총 시간

 10
path str

Graph를 저장할 경로

 'CPU'
dpi int

Graph 저장 시 DPI (Dots Per Inch)

 100
per bool

CPU 개별 사용량 시각화 여부

 True

Returns:

Type Description
None

지정한 경로에 바로 graph 저장

Examples:

>>> zz.monitoring.cpu(threshold=15)
>>> zz.monitoring.cpu(per=False)

CPU monitoring example

Source code in zerohertzLib/monitoring/cpu.py 
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def cpu(
    tick: int = 1,
    threshold: int = 10,
    path: str = "CPU",
    dpi: int = 100,
    per: bool = True,
) -> None:
    """시간에 따른 CPU의 사용량을 각 코어에 따라 line chart로 시각화

    Args:
        tick: Update 주기
        threshold: 시각화할 총 시간
        path: Graph를 저장할 경로
        dpi: Graph 저장 시 DPI (Dots Per Inch)
        per: CPU 개별 사용량 시각화 여부

    Returns:
        지정한 경로에 바로 graph 저장

    Examples:
        >>> zz.monitoring.cpu(threshold=15)
        >>> zz.monitoring.cpu(per=False)

        ![CPU monitoring example](../../../assets/monitoring/cpu.png){ width="600" }
    """
    tmp = 0
    time_list = []
    data = defaultdict(list)
    while True:
        time_list.append(tmp)
        if per:
            cpu_usages = psutil.cpu_percent(percpu=per)
            for core, cpu_usage in enumerate(cpu_usages):
                data[f"Core {core}"].append(cpu_usage)
        else:
            cpu_usage = psutil.cpu_percent(percpu=per)
            data["CPU"].append(cpu_usage)
        plot(
            time_list,
            data,
            xlab="Time [Sec]",
            ylab="CPU Usages [%]",
            ylim=[0, 100],
            ncol=2,
            title=path,
            figsize=(25, 10),
            dpi=dpi,
        )
        time.sleep(tick)
        tmp += tick
        if tmp > threshold:
            break