Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库. 使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习,该模型准确率在99.38%. Python模块的使用 Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了. Pyt

Python获取CPU.内存使用率以及网络使用状态代码_python_脚本之家 http://www.jb51.net/article/134714.htm

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

linux里一切皆为文件,在linux/unix的根文件夹下,有个/proc文件夹,这个/proc 是一种内核和内核模块用来向进程(process)发送信息的机制(所以叫做"/proc"),这个伪文件系统同意与内核内部数据结构交互.获取有关进程的实用信息.在执行中(on the fly)改变设置(通过改变内核參数).与其它文件系统不同./proc 存在于内存而不是硬盘中.proc 文件系统提供的信息例如以下: •进程信息:系统中的不论什么一个进程,在 proc 的子文件夹中都有一个同名

#!/usr/bin/python #coding:utf-8 #导入psutil模块 import psutil import yagmail def mail(subject,contents): #形参为邮件的标题和内容 yag = yagmail.SMTP(user='zhangweihappy8@163.com', password='xxx', host='smtp.163.com') #passwd为授权的密码不是登陆密码 #发送邮件 yag.send(to='zui_city_z

import psutil import time import yagmail def sendmail(subject,contents): yag = yagmail.SMTP(user='155xxx8589@163.com',password='邮箱授权码',host='smtp.163.com') yag.send(to='15534828589@163.com',subject=subject,contents=contents) yag.close() def cpu(): cp

后台 py 代码 app.py ''' 服务器cpu监控程序 思路:后端后台线程一旦产生数据,即刻推送至前端. 好处:不需要前端ajax定时查询,节省服务器资源. 作者:hhh5460 时间:2017.8.19 ''' import psutil import time from threading import Lock from flask import Flask, render_template, session, request from flask_socketio import S

1.memory_profiler可以监控代码的内存消耗及增长量,以下面的代码为例. 发现在for循环里增加了0.3MB,这个工具可以帮助我们定位内存泄露的问题. 2.profile与cProfile可以监控代码的CPU占用,看下下面的代码. 结果如下,ncalls是调用次数,cumtime可以看到累计时间,包含子函数,tottime不包含子函数,可以看到总共占用cpu0.049秒,test用了0.038,test_1用例0.01秒,在上面的代码里,我们使用了sleep,但是看结果,可以确定sl

以下亲测可行. 使用方法:命令行模式 runing.py -c 2 -t 0.01 -c 指定cpu核数:不指定-c参数默认为所有核数. -t 数值越大,cpu使用率越低. runing.py """ runing 100 """ import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from multiprocessing i

psutil是一个跨平台库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(CPU,内存,磁盘,网络等)信息,主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理,它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps,top,lsof,netstat,ifconfig,who,df,kill,free,nice等.支持32位,和64位的Linux,Windows,OS X,FreeBSD等操作系统. 1 cpu信息 #Linux系统cpu利用率有以下几个部分 #User Time,执行用户进程的时间百分比 #Sy

# qianxiao996精心制作 #博客地址:https://blog.csdn.net/qq_36374896 import psutil, time,smtplib,socket import datetime from wechatpy import WeChatClient from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr from prettytable import PrettyTable

性能测试培训: 监控CPU之python 作为一名测试开发工程师,开发脚本是为了测试服务的,我们在手里没有性能监控工具的情况下,我们会自己来进行开发脚本完成监控任务.下面是python监控cpu ''' Created on 2015-10-20 @author:laoli ''' #from sshExpert import sshExpert import time import os,sys,platform class cpuMonitor: def __init__(self): re

前言在前面的博客中介绍了,如何使用dlib标定人脸(python dlib学习(一):人脸检测),提取68个特征点(python dlib学习(二):人脸特征点标定).这次要在这两个工作的基础之上,将人脸的信息提取成一个128维的向量空间.在这个向量空间上,同一个人脸的更接近,不同人脸的距离更远.度量采用欧式距离,欧氏距离计算不算复杂.二维情况下:distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2 三维情

http://www.geekfan.net/8657/  这个博客是控制LED,虽然不是原创地址不是这,但是我觉得排版比较好. http://my.oschina.net/RagingTyphoon/blog/492893 树莓派用Python显示CPU.GPU温度

前言   异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿

format格式化字符串方法相较于老版%格式方法的优点: 1.不需要理会数据类型的问题,在%方法中'%s'只能替代字符串类型. 2.单个参数可以多次输出,参数顺序可以不相同. 3.填充方式十分灵活,对齐方式十分强大. 4.官方推荐,%方法将会在后面的版本被淘汰. format()方法的基本使用格式:   <模板字符串>.format(<逗号分隔的参数>) <模板字符串>是由一系列的槽组成,用来控制修改字符串中嵌入值出现的位置,其基本思想是将format()方法的<

---恢复内容开始--- 1.请按照这样的日期格式(xxxx-xx-xx)每日生成一个文件,例如今天生成的文件为2019-04-26.log, 并且把磁盘的使用情况写到到这个文件中. import time, os new_time = time.strftime("%Y-%m-%d") disk_status = os.popen('df -h').readlines() #readlines f = open(new_time+'.log', 'w') f.write('%s\n'

1.一切数据库操作最好使用内网连接, 2.使用批量操作接口操作数据库,而不是多线程频繁操作单条数据 3.如果python进程的cpu使用率达到100%了,需要开启多进程.java单个进程cpu使用率在32核处理器上可以达到3000%以上,python单个进程职高只能100%,要想加速必须修改代码使用多进程. 如图,java单个进程cpu使用率可以远超100%,python单进程cpu最高只能100% 4.将数据库表中的数据一次性加载到内存中,把查询条件当做字典的键,整条记录当做字典的值.由于是内

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不

原文连接 http://blog.chinaunix.net/uid-190176-id-4223282.html 前言 异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意