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psutil

功能强大的跨平台系统和进程监控库

psutil是一款功能丰富的跨平台Python库,专门用于获取运行进程和系统资源使用情况信息。该库支持Linux、Windows、macOS等多种操作系统,提供CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的监控功能,并具备进程管理能力。psutil实现了众多UNIX命令行工具的功能,适用于系统监控、性能分析和资源限制等应用场景。兼容Python 2.7和3.6+版本,是系统管理和监控任务的有力工具。

PyMuPDF - 多功能文档处理的Python库
GithubPDF处理PyMuPDFPython库开源项目数据提取文档分析
PyMuPDF是一个高性能的Python库,用于处理PDF及其他文档格式。它支持数据提取、分析、转换和操作,兼容Python 3.8及以上版本。该库提供简洁的API,可高效处理文档页面和提取文本。PyMuPDF还支持字体子集创建和OCR等可选功能,适用于各种文档处理任务。无需额外依赖,安装便捷,是文档处理领域的实用工具。
pprofile - Python高精度性能分析工具
GithubPythonpprofile开源项目性能分析线程感知统计分析
pprofile是一款纯Python实现的性能分析工具,支持行级粒度和线程感知分析。它提供确定性和统计性两种分析模式,可输出多种格式报告。pprofile适用于短时间运行的代码分析,帮助开发者快速定位性能瓶颈。
newrelic-python-agent - 全面的Python应用性能监控解决方案
GithubNew RelicPython Agent应用程序分析开源项目性能监控问题排查
New Relic Python Agent是一个为Python应用提供性能监控的开源工具。它可以定位代码级性能问题,追踪数据库查询、第三方API和Web服务响应时间,并监控缓存层。该工具覆盖从用户体验到服务器的全面监控,有助于开发者优化应用性能和保障高流量下的稳定运行。通过pip安装后,用户可以轻松集成到现有Python应用中。New Relic Python Agent支持多种Python Web框架和WSGI服务器,提供实时性能数据和分析报告。它可以通过简单的配置文件进行设置,并提供了验证工具确保与New Relic服务的正确连接。该工具还具有故障排除功能,有助于快速识别和解决生产环境中的问题。
procfs - Rust库用于访问Linux proc文件系统
GithubLinuxprocfs内存使用开源项目系统监控进程信息
procfs是一个Rust库,用于访问Linux的/proc伪文件系统。它提供API读取系统和进程信息,如内存使用和CPU统计。该库文档完善,示例丰富,支持日期时间处理和压缩文件解析。procfs适用于开发Linux系统监控和分析工具,是处理/proc文件系统数据的有力工具。
threadpoolctl - Python库优化科学计算线程池资源管理
GithubPython库threadpoolctl并行计算开源项目性能优化线程池控制
threadpoolctl是一个Python库,专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量,有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口,threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用,从而优化计算效率,提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时,适用范围广泛,是科学计算领域的实用工具。
pynput - 强大的Python输入设备控制与监控库
Githubpynput开源项目输入监控输入设备控制键盘控制鼠标控制
pynput是一个Python库,用于控制和监控输入设备。该库支持鼠标和键盘的输入操作及监控,可用于实现自动化输入、事件捕获和设备状态监测。pynput适用于开发自动化测试工具、游戏脚本和自定义输入控制系统。它提供简洁的API,简化了输入设备操作。pynput的文档提供了详细的使用说明和示例。
btop - 跨平台系统资源监控工具btop
Githubbtop++命令行工具开源软件开源项目性能监控系统资源监控
btop是一款支持Linux、macOS和BSD系统的开源系统资源监控工具。它提供直观的用户界面,实时显示CPU、内存、磁盘、网络和进程使用情况。btop支持全面的鼠标操作,提供进程树视图和自定义主题,还能监控GPU。采用C++开发,性能优异,适合系统管理员和普通用户使用。
pyinstaller - Python应用程序打包工具 支持多平台部署
GithubPyInstallerPython打包依赖管理可执行文件开源项目跨平台
PyInstaller是一款开源的Python应用打包工具,可将Python程序及其依赖项整合为单一可执行文件。该工具支持Windows、macOS和GNU/Linux等主流操作系统,适用于Python 3.8-3.13版本。PyInstaller通过自动分析代码,收集必要的模块和库,并将它们与Python解释器一同打包。除了支持常见Python包外,PyInstaller还能有效处理复杂的第三方库,简化了应用程序的分发过程。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
apscheduler - Python高级任务调度系统,适用于各种规模应用
APSchedulerGithubPython任务调度器开源项目数据存储触发器
APScheduler是一个功能丰富的Python任务调度系统,支持多种调度方式和存储后端。它可用于小型单进程应用,也适用于跨多节点的大规模部署。APScheduler提供同步和异步API,能与Web应用集成,并支持任务持久化和分布式运行。它的灵活性和可扩展性使其成为构建可靠任务管理系统的理想选择。
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