You are looking for information, articles, knowledge about the topic nail salons open on sunday near me 파이썬 실시간 모니터링 on Google, you do not find the information you need! Here are the best content compiled and compiled by the toplist.Experience-Porthcawl.com team, along with other related topics such as: 파이썬 실시간 모니터링 파이썬 실시간 데이터 출력, 파이썬 실시간 모니터링 그래프, 파이썬 화면 모니터링, PyQt5 실시간 그래프, 파이썬 실시간 그래프 여러개, 파이썬 DB 모니터링, DB 실시간 모니터링, 파이썬 웹 모니터링
Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현
- Article author: gentlesark.tistory.com
- Reviews from users: 32218
Ratings - Top rated: 3.8
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현 파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현 Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현 파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현 Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우 … 파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현 Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우가 있다. 이 때 또 다른 프로그램은 찍히는 로그를 계속해서..
- Table of Contents:
태그
관련글
댓글2
공지사항
최근글
인기글
최근댓글
태그
1. Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기 – 실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전공자 Python 공부
- Article author: wikidocs.net
- Reviews from users: 8027 Ratings
- Top rated: 3.9
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about 1. Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기 – 실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전공자 Python 공부 실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전 … 1. Python으로 데이터 모니터링하 . … Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 1. Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기 – 실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전공자 Python 공부 실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전 … 1. Python으로 데이터 모니터링하 . … Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기. 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스
- Table of Contents:
D3 및 PYTHON을 사용한 실시간 데이터 시각화 – 블로그
- Article author: ko.quish.tv
- Reviews from users: 30108 Ratings
- Top rated: 4.3
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about D3 및 PYTHON을 사용한 실시간 데이터 시각화 – 블로그 실시간 데이터 시각화는 실시간으로 빠르게 업데이트되는 데이터가 있고 애플리케이션이 ‘펄스’를 유지하고 데이터를 수동적으로 모니터링해야 할 때 적용할 수 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for D3 및 PYTHON을 사용한 실시간 데이터 시각화 – 블로그 실시간 데이터 시각화는 실시간으로 빠르게 업데이트되는 데이터가 있고 애플리케이션이 ‘펄스’를 유지하고 데이터를 수동적으로 모니터링해야 할 때 적용할 수 … 개발자가 버그 및 문제에 대한 주제를 토론하고 지식을 작성 및 공유하며 전 세계 수백만 개발자와 연결할 수 있는 소셜 네트워크입니다.개발자가 버그 및 문제에 대한 주제를 토론하고 지식을 작성 및 공유하며 전 세계 수백만 개발자와 연결할 수 있는 소셜 네트워크입니다.
- Table of Contents:
D3 및 Python을 사용한 실시간 데이터 시각화
우리가 사용하는 것
시작 및 설정하기 전에
Python으로 간단한 Websocket 서버 구축하기
D3 및 Crossfilter로 차트 작성
차트 렌더링
탄력적인 차트 만들기
Websocket 서버에서 실시간 업데이트로 D3 차트 업데이트
결론
Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현
- Article author: single.repabeachfsonsomoh.ml
- Reviews from users: 43014 Ratings
- Top rated: 4.9
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현 Employee computer monitoring software concept icon with text. Remote team management. PPT page vector template. Brochure, magazine. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현 Employee computer monitoring software concept icon with text. Remote team management. PPT page vector template. Brochure, magazine. Employee computer monitoring software concept icon with text. Remote team management. PPT page vector template. Brochure, magazine
- Table of Contents:
PC 하드웨어 모니터링 프로그램 HWiNFO
태블릿PC와 전용내비게이션 길찾기 성능을 비교하다
NAVER D2
- Article author: d2.naver.com
- Reviews from users: 33863 Ratings
- Top rated: 4.8
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about NAVER D2 플랫폼 개발자나 Python 사용자라면 재미있게 볼 수 있을 것이라 생각합니다. 유연한 그래프 구성. 사용자 입장에서 모니터링 시스템을 접할 때 가장 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for NAVER D2 플랫폼 개발자나 Python 사용자라면 재미있게 볼 수 있을 것이라 생각합니다. 유연한 그래프 구성. 사용자 입장에서 모니터링 시스템을 접할 때 가장 …
- Table of Contents:
파이썬을 활용한 금융 분석(2판): 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 … – 이브 힐피시 – Google Sách
- Article author: books.google.com.vn
- Reviews from users: 14868 Ratings
- Top rated: 4.8
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about 파이썬을 활용한 금융 분석(2판): 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 … – 이브 힐피시 – Google Sách Updating …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 파이썬을 활용한 금융 분석(2판): 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 … – 이브 힐피시 – Google Sách Updating 파이썬으로 데이터 주도 금융 분석 마스터하기 현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다. 일부 대형 투자은행과 헤지펀드는 파이썬을 핵심적인 거래 시스템과 위험 관리 시스템 구축에 활용 하고 있다. 이 책에서는 다양한 파이썬 패키지와 도구를 사용하여 금융 데이터 과학, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융에 활용하는 방법을 설명한다. 이 책은 파이썬 프로그래밍 소개서나 일반적인 금융 입문서가 아니라는 점을 강조하고자 한다. 이 책은 이 두 가지 분야가 만나는 그 중간에 있다. 이 책은 독자들이 (반드시 파이썬이 아니라도) 프로그래밍에 대해 약간의 배경지식이 있고 어느 정도 금융 지식도 가지고 있다는 전제하에 쓰였으며 독자들은 이 책을 읽고 파이썬과 파이썬 생태계를 금융 분야에 적용하는 방법을 배우게 될 것이다. 이 책은 파이썬 3에 맞게 업데이트되었기 때문에 수록된 예제 코드는 대화형 개발 환경인 주피터 노트북을 사용하여 실행할 수 있다. 이 책의 예제 코드와 주피터 노트북은 필자의 Quant Platform에서 직접 실행할 수 있다. 웹사이트 주소는 http://py4fi.pqp.io이며 사용자 등록이 무료다.금융 분야 종사자, 관련 개발자들이 파이썬을 시작하고 이를 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 최적의 실무 가이드 북 이 책은 금융공학 이론이나 알고리즘을 설명하기 위한 전공 서적은 아니다. 이 책은 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 알려 주는 책이다. 따라서 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심 그리고 최종 매매 시스템 구현까지를 모두 다루는 일종의 입문서나 쿡북 cook-book에 가깝다. 금융 분야 종사자나 금융공학을 공부하는 학생뿐 아니라 이 분야에 관심을 두고 개인적으로 공부하려는 많은 분들에게 이책이 파이썬의 다양한 기능을 살펴볼 수 있는 더할 나위 없이 재미있는 경험이 될 수 있기를 바란다. ※ 파트별 주요 내용 이 책은 파이썬과 파이썬 생태계가 금융업에 종사하는 기업과 개인에게 제공하는 기술적인 틀을 다음과 같이 5부로 나누어 제시한다.파이썬과 금융: 대화형 금융 분석 및 애플리케이션 개발을 위한 파이썬 입문파이썬 기초 정복: 파이썬 자료형 및 자료구조, NumPy, pandas와 DataFrame 클래스, 객체지향 프로그래밍금융 데이터 과학: 데이터 시각화, 금융 시계열 데이터, 데이터 입출력 작업, 머신러닝을 위한 파이썬 기술알고리즘 트레이딩: 파이썬을 사용한 백테스팅 및 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 배포파생상품 분석: 옵션 및 파생상품 가격결정, 위험 관리를 위한 강력하고 유연한 파이썬 패키지 개발 추천사 파이썬은 높은 가독성, C/C++과의 손쉬운 통합, 다양한 수치 계산 등을 특징으로 하기 때문에 금융 분석 분야에서 매우 폭넓게 활용되고 있다. 파이썬은 금융 업계에서 사실상의 표준 언어이자 도구로 자리 잡아 가고 있다._키랏 싱, 비콘 플랫폼, 공동 창업자, CEO
- Table of Contents:
Python Code 모니터링하고 변화를 감지하는 웹사이트의 긁어 콘텐츠/HTML 코드에서는 현재/실시간[마감] – beautifulsoup, html, python
- Article author: ko.code-paper.com
- Reviews from users: 24701 Ratings
- Top rated: 4.3
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about Python Code 모니터링하고 변화를 감지하는 웹사이트의 긁어 콘텐츠/HTML 코드에서는 현재/실시간[마감] – beautifulsoup, html, python 내가 원하는 파이썬 코드를 저장할 수 있는 긁어 콘텐츠 또는 HTML 코드에서는 현재/실시간. 후 특정 수동으로 할당된 시간 간격 코드는 다시 한 번 실행 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for Python Code 모니터링하고 변화를 감지하는 웹사이트의 긁어 콘텐츠/HTML 코드에서는 현재/실시간[마감] – beautifulsoup, html, python 내가 원하는 파이썬 코드를 저장할 수 있는 긁어 콘텐츠 또는 HTML 코드에서는 현재/실시간. 후 특정 수동으로 할당된 시간 간격 코드는 다시 한 번 실행 … 샘플 코드 또는 질문에 대한 답을 찾으십시오 «Python Code 모니터링하고 변화를 감지하는 웹사이트의 긁어 콘텐츠/HTML 코드에서는 현재/실시간[마감]»? 카테고리: beautifulsoup, html, python.
- Table of Contents:
질문
최고의 응답
다른 언어로
이 카테고리에서 인기
Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법
- Article author: morioh.com
- Reviews from users: 17515 Ratings
- Top rated: 3.5
- Lowest rated: 1
- Summary of article content: Articles about Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법 불행히도 psutil 총 네트워크 사용량 또는 네트워크 인터페이스당 네트워크 사용량만 추적할 수 있습니다. 프로세스별 사용량을 모니터링하려면 Scapy라는 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법 불행히도 psutil 총 네트워크 사용량 또는 네트워크 인터페이스당 네트워크 사용량만 추적할 수 있습니다. 프로세스별 사용량을 모니터링하려면 Scapy라는 … psutil 및 Scapy 라이브러리를 결합하여 Python에서 네트워크 인터페이스 및 프로세스당 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법을 배웁니다.
- Table of Contents:
1 총 네트워크 사용량
2 네트워크 인터페이스별 네트워크 사용량
3 프로세스별 네트워크 사용량
결론
What is GEEK
Buddha Community
Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법
1 총 네트워크 사용량
2 네트워크 인터페이스별 네트워크 사용량
3 프로세스별 네트워크 사용량
결론
Python으로 간단한 수학 퀴즈를 만드는 방법
Python 수학 자습서 간단한 수학 퀴즈 만들기
변수 설정
힌트
방정식 생성
입력 받기
피드백 제공
게임 중지
MySQL에서 데이터베이스를 만드는 방법
React로 자동 슬라이더를 만드는 방법
1 HTML 코드
2 CSS 코드
3 자바스크립트 코드
Python에서 투표 시스템을 만드는 방법
See more articles in the same category here: toplist.Experience-Porthcawl.com/blog.
Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현
반응형
파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현
Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우가 있다. 이 때 또 다른 프로그램은 찍히는 로그를 계속해서 모니터링하는 코드를 구현해야 할 때가 있다.
예를들어 고성능 HPC에서 작업을 돌리고 해당 PC에서 log파일을 출력하고 있는데, 클라이언트 장비인 내 컴퓨터에서 해당 log파일을 실시간으로 모니터링하는 코드를 작성하는 경우가 이런 경우가 되겠다.
먼저 로그파일을 찍는 예시코드이다.
logging.py
with open(“log.txt”, “w”) as f: for i in range(100): text = “I love sark. %d
” % i print(text, end=”) f.write(text) f.flush() # 출력이 메모리 버퍼가 가득 찰 때까지 출력하지 않기에 flush가 필요 sleep(0.1)
이렇게 하면 0.1초마다 ‘I love sark. {번호}’의 문장을 0부터 99까지 찍게 될 것이다. 여기서 중요한 점은 flush()함수를 호출하는 것이다. 메모리 버퍼에 가득차기 전에 파일에 실제로 출력이 되지 않기 때문에 매 줄마다 바로바로 써주기 위해서는 flush()함수를 호출해줘야 한다.
다음은 해당 로그파일을 모니터링하는 코드이다.
monitoring.py
from time import sleep delay_time = 0. # 지연 시간 기록 with open(“log.txt”,”r”) as f: while True: where = f.tell() line = f.readline().strip() if not line: sleep(0.1) delay_time += 0.1 f.seek(where) if delay_time > 10.0: # 10초 이상 지연되면 파일 출력이 끝난 것으로 간주 print(“Delay has been exceeded.”) break # print(‘대기중’) else: delay_time = 0. # reset delay time print(line) # already has newline
설명 없이는 조금 헷갈릴 수 있으니 파이썬 내장함수를 간단하게 설명하도록 하겠다.
file객체의 tell함수
파일의 현재 위치를 리턴
file객체의 seek(n)
파일의 n번째 바이트로 이동
모니터링에는 지연시간이 필요한데, 실제로 line이 다 쓰이지 않았다고 가정했을 때 if not line조건문에 걸리게 되고, 이 때 0.1초씩 기다리면서 마지막으로 읽힌 위치로 이동했다가 다시 읽기를 반복한다. 그럼에도 계속 해서 새로운 문장이 나타나지 않으면 종료가 되어야 한다.
그런데 이 종료를 알 수 있는 방법은 없다. 프로그램에 문제가 있어서 무한 루프에 빠져 log가 찍히지 않고 있을 수도 있고, 중간에 종료되어 더 이상 log가 찍히지 않을 수도 있다. 그런데 출력된 파일의 형태만 가지고는 이를 알 수가 없다. 그래서 종료 조건이 필요하고, 그것이 바로 지연 시간 한계를 두는 것이다.
위 코드에서는 지연 시간의 한계를 10초로 설정해두었다. 10초 이상 새로운 line이 들어오지 않으면 loop문을 빠져나오고 프로그램은 종료된다.
별 것 아닌 기능이지만 직접 구현하려고 하니 제법 헷갈렸다. 누군가 비슷한 고민을 하는 분에게 도움이 되었기를 바라며 마친다.
* 광고 클릭은 블로그 유지에 큰 도움이 됩니다. 항상 감사드립니다.
반응형
D3 및 Python을 사용한 실시간 데이터 시각화
대부분의 데이터 시각화는 사용자 요청에 따라 가져오는 정적 데이터 집합으로 구성됩니다. 따라서 사용자가 새로 고칠 때만 데이터가 업데이트됩니다. 이것은 요청-응답 패턴입니다: 사용자가 정보를 요청하고, 서버가 데이터로 응답하고, 클라이언트 측 시각화가 채워집니다.
실시간 데이터 시각화는 실시간으로 빠르게 업데이트되는 데이터가 있고 애플리케이션이 ‘펄스’를 유지하고 데이터를 수동적으로 모니터링해야 할 때 적용할 수 있습니다. 즉, 브라우저를 열어 놓는 동안 자동으로 업데이트되는 차트가 있습니다. 실시간 데이터 비주얼리제이션이 필요한 몇 가지 예에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.
주식/금융상품 분석
임베디드 시스템
웹 트래픽 또는 서버 데이터
보안 시스템
지리 공간 / GPS 모니터링 (우버를 생각
비즈니스 인텔리전스
마케팅 인텔리전스
산업 또는 제조
사물인터넷 기기
실시간 모니터링이 필요한 기타 사항
이 튜토리얼은 매우 기본적인 실시간 데이터 시각화 구현의 구성 요소를 이해하려는 사람들을 도울 것입니다.
우리가 사용하는 것
언어:
Python — 서버 측 데이터
Javascript — 클라이언트 측 차트 렌더링
JS 라이브러리:
d3.js
crossfilter.js
dc.js : d3 및 크로스필터가 원활하게 작동하도록 합니다.
웹 소켓, ioloop 및 웹을 위한 파이썬의 토네이도 라이브러리
우리는 이러한 도구를 사용하여 매초 일부 모의 데이터를 게시하는 웹 소켓 서버를 구축할 것입니다. 그런 다음 d3, crossfilter 및 dc.js를 사용하여 정적 대화형 차트를 작성합니다.
마지막으로 d3 차트를 websocket 서버에 연결하고 차트 업데이트가 실시간으로 발생합니다.
시작 및 설정하기 전에
이 연습에서는 python 2.7을 사용하고 있습니다.
파이썬 다운로드 여기 . 설치한 다음 cmd 또는 터미널을 열고 python을 입력하여 적절한 설정을 확인합니다. 명령 프롬프트가 표시되면 모든 것이 정상일 것입니다.
python 설치에 문제나 오류가 있는 경우 여기에서 시간보다 더 나은 도움을 줄 수 있는 많은 리소스가 stackoverflow에 있습니다.
다음:
핍 설치
텍스트 편집을 위해 Sublime Text를 받으세요. 또는 원하는 텍스트 편집기를 사용하십시오.
‘rt-data-viz’라는 새 폴더를 만듭니다.
Python으로 간단한 Websocket 서버 구축하기
먼저 데이터 소스를 빌드합니다. 이 튜토리얼에서는 주기적으로 새로운 데이터를 보내는 간단한 웹 소켓 서버를 구축합니다.
‘rt-data-viz’ 폴더에서 새 파일을 만들고 websocket_server.py라는 이름으로 저장합니다.
|_+_|를 설치해야 합니다. websockets와 ioloop을 실행하기 위한 패키지:
터미널/콘솔에서 실행 |_+_|
websocket_server.py에서 지금 코딩을 시작할 수 있습니다.
먼저 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.
tornado
토네이도의 웹 소켓을 사용하여 핸들러 클래스를 빌드해야 합니다. 다음에 채울 몇 가지 빈 함수를 추가하고 있습니다.
pip install tornado
empty_handler.py
이제 웹 소켓 핸들러를 작성합니다. 우리에게 가장 중요한 기능은 |_+_|입니다. 그것은 우리가 임의의 데이터의 json 객체를 만들고 |__+_|를 통해 보내는 곳입니다.
메시지를 보낸 후 ioLoop를 사용하여 주기적으로 데이터를 보낼 타임아웃을 생성합니다. 마지막으로 websocket 웹 앱 인스턴스를 만들고 포트 8001에서 수신 대기하도록 설정한 다음 ioloop 인스턴스를 시작합니다. 완성된 websocket_server.py:
import time import random import json import datetime from tornado import websocket, web, ioloop from datetime import timedelta from random import randint
handler_complete.py
rt-data-viz 폴더의 명령 프롬프트로 이동하고 |_+_|를 입력하여 이 서버를 시작할 수 있습니다. 아무 일도 일어나지 않을 것입니다.
소켓이 활성화되기 위해서는 클라이언트 측 코드가 해당 포트에서 연결을 열도록 해야 합니다. 다음에 클라이언트 측 코드를 만들고 실행한 후에 이것을 볼 수 있습니다.
D3 및 Crossfilter로 차트 작성
사용할 것입니다 |_+_| 그리고 |_+_| 동일한 데이터를 공유하는 두 개의 차트를 생성합니다.
|_+_| 데이터 및 그룹 변형을 기반으로 차원을 생성할 수 있는 함수로 다변수 데이터 세트를 탐색하는 데 도움이 됩니다. |_+_| 라이브러리는 d3.js와 crossfilter.js를 함께 결합하므로 사용자 상호 작용 시 실제 차트 자체를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다.
자세한 내용은 웹사이트를 방문하세요. d3.js , crossfilter.js , dc.js
한 세트의 들어오는 데이터를 사용하여 두 개의 차트를 만들 것입니다.
연도별 지출 금액을 표시하는 1개의 원형 차트
한 사람이 지출한 돈을 보여주는 1개의 막대 차트. 다음과 같이 표시됩니다.
사용자가 차트의 일부를 클릭하면 클릭한 차트가 모두 필터링되고 다른 차트에도 데이터 변경 사항이 반영됩니다.
여기에서 차트에서 2014년을 클릭하면 데이터가 2014년만 반영하는 것을 볼 수 있으며 Aziz와 Jarrod에는 지금까지 데이터가 없습니다.
이것을 만들려면|_+_|를 추가하세요. 당신의 |_+_| 폴더. 다음은 필요한 라이브러리가 있는 기본 템플릿입니다.
class WebSocketHandler(websocket.WebSocketHandler): def open(self): print ‘Connection established.’ #close connection def on_close(self): print ‘Connection closed.’ # Our function to send new (random) data for charts def send_data(self): print ‘Sending Data’
datavis-tempate.html
우리 몸 안에 각각의 차트와 데이터를 담기 위해 두 개의 div를 생성해야 합니다.
send_data()
self.write_message()
그런 다음 d3/crossfilter 작업을 시작하겠습니다. 다음과 같은 모의 데이터로 json 객체의 정적 배열을 만듭니다.
import time import random import json import datetime from tornado import websocket, web, ioloop from datetime import timedelta from random import randint paymentTypes = [‘cash’, ‘tab’, ‘visa’,’mastercard’,’bitcoin’] namesArray = [‘Ben’, ‘Jarrod’, ‘Vijay’, ‘Aziz’] class WebSocketHandler(websocket.WebSocketHandler): #on open of this socket def open(self): print ‘Connection established.’ #ioloop to wait for 3 seconds before starting to send data ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(datetime. timedelta(seconds=3), self.send_data) #close connection def on_close(self): print ‘Connection closed.’ # Our function to send new (random) data for charts def send_data(self): print ‘Sending Data’ #create a bunch of random data for various dimensions we want qty = random.randrange(1,4) total = random.randrange(30,1000) tip = random.randrange(10, 100) payType = paymentTypes[random.randrange(0,4)] name = namesArray[random.randrange(0,4)] spent = random.randrange(1,150); year = random.randrange(2012,2016) #create a new data point point_data = { ‘quantity’: qty, ‘total’ : total, ‘tip’: tip, ‘payType’: payType, ‘Name’: name, ‘Spent’: spent, ‘Year’ : year, ‘x’: time.time() } print point_data #write the json object to the socket self.write_message(json.dumps(point_data)) #create new ioloop instance to intermittently publish data ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(datetime.timedelta(seconds=1), self.send_data) if __name__ == ‘__main__’: #create new web app w/ websocket endpoint available at /websocket print ‘Starting websocket server program. Awaiting client requests to open websocket …’ application = web.Application([(r’/websocket’, WebSocketHandler)]) application.listen(8001) ioloop.IOLoop.instance().start()
그런 다음 최종적으로 ‘교차 필터링된’ 데이터를 저장할 변수를 만듭니다. |_+_|
이 데이터로 이제 교차 필터의 |_+_|를 사용하여 차원을 만들 수 있습니다. 기능. 이 예에 사용할 3개의 차원이 있습니다: Name, Year 및 Spent:
python websocket_server.py
이러한 차원이 설정되면 이제 그룹화할 수 있습니다. 조금 단순화하기 위해 그룹은 기본적으로 각 차트를 채우는 최종 결과입니다. 위의 이미지에서 원형 차트는 각 연도를 보여주고 각 원형 조각의 크기는 해당 연도에 지출한 금액을 나타냅니다. 따라서 그룹을 지출PerYear라고 하고 차트에서 사용합니다. 다음과 같습니다.
d3.js
그리고 두 번째 차트는 1인당 지출 금액(또는 json 객체의 Name)을 보여줍니다.
crossfilter.js
지금까지의 코드는 다음과 같습니다.
crossfilter
data-setup-crossfilter-d3.html
이제 데이터, 차원 및 그룹 설정이 완료되었습니다. 다음으로 차트를 렌더링합니다.
차트 렌더링
렌더링 기능을 만들어 봅시다. 우리는 그것을 |_+_|라고 부를 것입니다. dc.js의 |__+_|로 차트를 렌더링합니다. 기능:
dc.js
내부 |_+_| 우리는 |_+_| 우리가 이전에 만든 div. 원형 차트에서 우리는 연도 차원과 지출당년 그룹화를 사용하고 있습니다. 또한 파이 차트에 특정한 너비, 높이 및 innerRadius 속성을 설정합니다.
index.html file
rowChart/막대 차트의 경우 비슷하게 설정합니다.
rt-data-viz
탄력적인 차트 만들기
이 막대 차트에 더 많은 데이터를 추가할 예정이므로 더 큰 데이터 세트에 ‘맞도록’ 동적으로 크기를 조정해야 합니다. ElasticX를 true로 설정하여 이를 수행합니다.
Dimensional Charting
dc-js-render-function.js
이제 작동하는 차트 코드를 볼 수 있습니다. render_plot() 함수를 호출하는 최종 d3.js + crossfilter.js + dc.js가 있습니다.
datavis-static.html
멋지네요. 실제로 보고 싶을 것입니다. 로컬 웹 서버를 실행하고 파일을 가리켜야 합니다. cmd 프롬프트/터미널에서 rt-data-viz 폴더를 열고 다음을 입력합니다.
var data1 = [ {Name: ‘Ben’, Spent: 330, Year: 2014, ‘total’:1}, {Name: ‘Aziz’, Spent: 1350, Year: 2012, ‘total’:2}, {Name: ‘Vijay’, Spent: 440, Year: 2014, ‘total’:2}, {Name: ‘Jarrod’, Spent: 555, Year: 2015, ‘total’:1},];
|_+_| 모듈이 |__+_|에 병합되었습니다. 파이썬 3.0에서. 2to3 도구는 소스를 3.0으로 변환할 때 자동으로 가져오기를 조정합니다. 따라서 python 3의 경우 명령은 다음과 같습니다. py -m http.server 3000
터미널을 열어두고 선택한 웹 브라우저에서 탭을 엽니다. 주소로 이동 http://localhost:3000/ 그것을 라이브로 보려면.
Websocket 서버에서 실시간 업데이트로 D3 차트 업데이트
이제 매초마다 새로운 데이터를 게시하는 웹 소켓 서버가 있고 d3 및 교차 필터 기능을 노출하는 정적 차트가 있습니다. 우리는 그들이 지금 말하게 해야 합니다.
이제 웹 소켓에 연결하고 웹 소켓의 데이터를 처리하고 실시간으로 차트 솔루션을 올바르게 업데이트하도록 차트 코드를 수정해야 합니다.
인덱스 파일의 자바스크립트에서 포트 8001에서 실행 중인 websocket_server.py에 연결하는 새 웹 소켓 연결을 생성해야 합니다. 다음과 같이 새 웹 소켓을 생성하여 수행합니다.
var xfilter = crossfilter(data1);
그런 다음 websocket이 업데이트를 게시할 때마다 차트를 업데이트하는 함수가 필요합니다. Websocket의 |_+_| 기능:
dimension()
var yearDim = xfilter.dimension(function(d) {return +d.Year;}); var spendDim = xfilter.dimension(function(d) {return Math.floor(d.Spent/10);}); var nameDim = xfilter.dimension(function(d) {return d.Name;});
var spendPerYear = yearDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;});
var spendPerName = nameDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;});
Dimensional Charting var yearRingChart = dc.pieChart(‘#chart-ring-year’), spenderRowChart = dc.rowChart(‘#chart-row-spenders’); var data1 = [ {Name: ‘Ben’, Spent: 330, Year: 2014, ‘total’:1}, {Name: ‘Aziz’, Spent: 1350, Year: 2012, ‘total’:2}, {Name: ‘Vijay’, Spent: 440, Year: 2014, ‘total’:2}, {Name: ‘Jarrod’, Spent: 555, Year: 2015, ‘total’:1}, ]; // set crossfilter with first dataset var xfilter = crossfilter(data1), yearDim = xfilter.dimension(function(d) {return +d.Year;}), spendDim = xfilter.dimension(function(d) {return Math.floor(d.Spent/10);}), nameDim = xfilter.dimension(function(d) {return d.Name;}), spendPerYear = yearDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;}), spendPerName = nameDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;}),
코드의 기능은 다음과 같습니다.
render_plots()
연결-onmessage.js
다음은 웹 소켓 서버와 함께 작동하여 게시된 데이터를 검색하는 전체 index.html입니다.
renderAll()
datavis-full.html
그래서 어떻게 이 모든 것을 하나로 모을 수 있습니까? websocket_server와 클라이언트 측 코드를 각각 실행하기 위해 두 대의 서버를 가동해야 합니다.
아직 파악하지 못했다면 서버를 먼저 시작한 다음 클라이언트를 시작합니다. rt-data-viz 폴더에서 명령 프롬프트를 열고 웹 소켓을 시작합니다.
function render_plots(){ #chart plots go here soon #render all the charts dc.renderAll() }
그런 다음 다른 프롬프트를 열고 클라이언트를 실행합니다.
render_plots()
|_+_| 모듈이 |__+_|에 병합되었습니다. 파이썬 3.0에서. 2to3 도구는 소스를 3.0으로 변환할 때 자동으로 가져오기를 조정합니다. 따라서 python 3의 경우 명령은 다음과 같습니다. py -m http.server 3000
브라우저에서 localhost:3000을 열면 몇 초 후에 차트가 업데이트되는 것을 볼 수 있을 것입니다! 웹 소켓 서버의 새 데이터로 업데이트할 뿐만 아니라 차트를 클릭하면 서로 교차 필터링됩니다.
우리의 최종 제품은 이 YouTube 비디오에 묘사된 것처럼 보일 것입니다.
결론
우리는 websockets, d3, crossfilter 및 dcjs를 다루었습니다. 바라건대 당신은 여기에서 나의 노력에서 많은 가치를 얻었습니다! 당신이 무슨 생각을하는지 제게 알려주세요. 트윗해줘 @benjaminmbrown 가장 빠른 응답을 위해.
모든 코드는 내 github 튜토리얼 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.
https://github.com/benjaminmbrown/real-time-data-viz-d3-crossfilter-websocket-tutorial
#파이썬 #D3 #프로그래밍
Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법
Python으로 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법
psutil 및 Scapy 라이브러리를 결합하여 Python에서 네트워크 인터페이스 및 프로세스당 네트워크 트래픽 모니터를 만드는 방법을 배웁니다.
컴퓨터의 네트워크 사용량을 모니터링하는 프로그램을 만들고 싶었던 적이 있습니까? 이 튜토리얼에서는 총 네트워크 사용량, 네트워크 인터페이스당 네트워크 사용량, 시스템 프로세스당 네트워크 사용량을 모니터링하는 세 가지 Python 스크립트를 만들 것입니다.
총 네트워크 사용량 네트워크 인터페이스당 네트워크 사용량 프로세스당 네트워크 사용량
시작하려면 필요한 라이브러리를 설치해 보겠습니다.
$ pip install psutil scapy pandas
psutil Python에서 실행 중인 프로세스 및 시스템 및 하드웨어 정보에 대한 정보를 검색하기 위한 크로스 플랫폼 라이브러리이며, 설정된 연결뿐만 아니라 네트워크 통계를 검색하는 데 사용할 것입니다.
1. 총 네트워크 사용량
가장 간단한 프로그램부터 시작합니다. psutil 바이트를 멋진 형식으로 인쇄하는 함수를 가져와서 만들어 보겠습니다 .
import psutil import time UPDATE_DELAY = 1 # in seconds def get_size(bytes): “”” Returns size of bytes in a nice format “”” for unit in [”, ‘K’, ‘M’, ‘G’, ‘T’, ‘P’]: if bytes < 1024: return f"{bytes:.2f}{unit}B" bytes /= 1024 다음으로 psutil.net_io_counters() 네트워크 입력 및 출력 통계를 반환하는 함수를 사용합니다. # get the network I/O stats from psutil io = psutil.net_io_counters() # extract the total bytes sent and received bytes_sent, bytes_recv = io.bytes_sent, io.bytes_recv 이제 다운로드 및 업로드 속도를 계산할 수 있도록 동일한 통계를 얻지만 지연 후에 루프를 입력해 보겠습니다. while True: # sleep for `UPDATE_DELAY` seconds time.sleep(UPDATE_DELAY) # get the stats again io_2 = psutil.net_io_counters() # new - old stats gets us the speed us, ds = io_2.bytes_sent - bytes_sent, io_2.bytes_recv - bytes_recv # print the total download/upload along with current speeds print(f"Upload: {get_size(io_2.bytes_sent)} " f", Download: {get_size(io_2.bytes_recv)} " f", Upload Speed: {get_size(us / UPDATE_DELAY)}/s " f", Download Speed: {get_size(ds / UPDATE_DELAY)}/s ", end="\r") # update the bytes_sent and bytes_recv for next iteration bytes_sent, bytes_recv = io_2.bytes_sent, io_2.bytes_recv 속도를 얻기 위해 새 통계에서 이전 네트워크 통계를 빼기만 하면 되고 다운로드 및 업로드된 총 통계도 포함됩니다. 여러 줄로 인쇄되지 않고 한 줄로 인쇄가 업데이트되기를 원하기 때문에 반환 문자 "\r" 를 함수의 end 매개변수에 전달하여 print() 인쇄 후 같은 줄의 시작 부분으로 돌아갑니다. 실행해보자: $ python network_usage.py 출력은 매초 업데이트됩니다. Upload: 19.96MB , Download: 114.03MB , Upload Speed: 4.25KB/s , Download Speed: 207.00B/s 그리고 그게 다야! 우리는 속도와 함께 총 업로드 및 다운로드 사용량을 얻기 위해 빠른 스크립트를 성공적으로 만들었습니다. 다음 섹션에서는 동일한 작업을 수행하지만 인터페이스당 사용량을 표시합니다. 여러 네트워크 어댑터를 사용하여 여러 네트워크에 연결된 경우에 유용합니다. 2. 네트워크 인터페이스별 네트워크 사용량 이 섹션에서는 이전과 동일한 방법을 사용하지만 다음과 같이 설정 pernic 합니다 True . import psutil import time import os import pandas as pd UPDATE_DELAY = 1 # in seconds def get_size(bytes): """ Returns size of bytes in a nice format """ for unit in ['', 'K', 'M', 'G', 'T', 'P']: if bytes < 1024: return f"{bytes:.2f}{unit}B" bytes /= 1024 # get the network I/O stats from psutil on each network interface # by setting `pernic` to `True` io = psutil.net_io_counters(pernic=True) 이제 while 루프를 입력해 보겠습니다. while True: # sleep for `UPDATE_DELAY` seconds time.sleep(UPDATE_DELAY) # get the network I/O stats again per interface io_2 = psutil.net_io_counters(pernic=True) # initialize the data to gather (a list of dicts) data = [] for iface, iface_io in io.items(): # new - old stats gets us the speed upload_speed, download_speed = io_2[iface].bytes_sent - iface_io.bytes_sent, io_2[iface].bytes_recv - iface_io.bytes_recv data.append({ "iface": iface, "Download": get_size(io_2[iface].bytes_recv), "Upload": get_size(io_2[iface].bytes_sent), "Upload Speed": f"{get_size(upload_speed / UPDATE_DELAY)}/s", "Download Speed": f"{get_size(download_speed / UPDATE_DELAY)}/s", }) # update the I/O stats for the next iteration io = io_2 # construct a Pandas DataFrame to print stats in a cool tabular style df = pd.DataFrame(data) # sort values per column, feel free to change the column df.sort_values("Download", inplace=True, ascending=False) # clear the screen based on your OS os.system("cls") if "nt" in os.name else os.system("clear") # print the stats print(df.to_string()) 이번에 psutil.net_io_counters() 는 각 인터페이스의 사전과 해당 네트워크 통계를 반환합니다. 루프 내에서 while 이 사전을 반복하고 이전과 동일한 계산을 수행합니다. 여러 줄이 pandas 있으므로 통계를 표 형식으로 인쇄하고 cls Windows 또는 clear Linux 또는 macOS에서 명령을 사용하여 업데이트된 결과를 인쇄하기 전에 화면을 지우고 있습니다. 전체 데이터 프레임을 인쇄하려면 함수 내에서 메서드 pandas 를 호출하기 만 하면 됩니다. 실행해보자: to_string()print() $ pip install network_usage_per_interface.py 출력은 다음과 같습니다. 3. 프로세스별 네트워크 사용량 불행히도 psutil 총 네트워크 사용량 또는 네트워크 인터페이스당 네트워크 사용량만 추적할 수 있습니다. 프로세스별 사용량을 모니터링하려면 Scapy라는 또 다른 라이브러리를 사용해야 합니다. Scapy는 시스템에서 나가는 패킷과 들어오는 패킷을 스니핑할 수 있는 기능을 제공하는 강력한 패킷 조작 도구입니다. 사용에 대해 자세히 알고 싶다면 튜토리얼 을 확인하십시오 . 이번에는 psutil 라이브러리를 사용하여 현재 네트워크 연결을 가져오고 소스 및 대상 포트와 연결을 담당하는 프로세스 ID(PID)를 추출합니다. 그런 다음 Scapy를 사용하여 패킷을 스니핑하면서 이 정보를 일치시키고 트래픽 통계를 해당 PID에 넣습니다. 시작하자: from scapy.all import * import psutil from collections import defaultdict import os from threading import Thread import pandas as pd # get the all network adapter's MAC addresses all_macs = {iface.mac for iface in ifaces.values()} # A dictionary to map each connection to its correponding process ID (PID) connection2pid = {} # A dictionary to map each process ID (PID) to total Upload (0) and Download (1) traffic pid2traffic = defaultdict(lambda: [0, 0]) # the global Pandas DataFrame that's used to track previous traffic stats global_df = None # global boolean for status of the program is_program_running = True def get_size(bytes): """ Returns size of bytes in a nice format """ for unit in ['', 'K', 'M', 'G', 'T', 'P']: if bytes < 1024: return f"{bytes:.2f}{unit}B" bytes /= 1024 필요한 라이브러리를 가져온 후 다음 함수에서 사용할 전역 변수를 초기화합니다. all_macs 우리 머신에 있는 모든 네트워크 인터페이스의 MAC 주소를 포함하는 Python 세트입니다. 우리 머신에 있는 모든 네트워크 인터페이스의 MAC 주소를 포함하는 Python 세트입니다. connection2pid 각 연결을 매핑하는 Python 사전입니다(TCP/UDP 계층에서 소스 및 대상 포트로 표시됨). 각 연결을 매핑하는 Python 사전입니다(TCP/UDP 계층에서 소스 및 대상 포트로 표시됨). pid2traffic 각 프로세스 ID(PID)를 업로드 및 다운로드 트래픽을 나타내는 두 값 목록에 매핑하는 또 다른 사전입니다. 각 프로세스 ID(PID)를 업로드 및 다운로드 트래픽을 나타내는 두 값 목록에 매핑하는 또 다른 사전입니다. global_df 이전 트래픽 데이터를 저장하는 데 사용되는 Pandas 데이터 프레임입니다(사용을 계산할 수 있도록). 이전 트래픽 데이터를 저장하는 데 사용되는 Pandas 데이터 프레임입니다(사용을 계산할 수 있도록). is_program_runningFalse 로 설정 하면 프로그램이 중지되고 종료 되는 단순히 부울입니다 . Scapy에 익숙하지 않은 경우 패킷을 스니핑하려면 sniff() 이 라이브러리에서 제공하는 기능을 사용해야 합니다. 이 함수는 여러 매개변수를 허용하며 중요한 매개변수 중 하나는 패킷이 캡처될 때마다 호출되는 콜백입니다. 를 호출하기 전에 sniff() 콜백을 만들어 보겠습니다. def process_packet(packet): global pid2traffic try: # get the packet source & destination IP addresses and ports packet_connection = (packet.sport, packet.dport) except (AttributeError, IndexError): # sometimes the packet does not have TCP/UDP layers, we just ignore these packets pass else: # get the PID responsible for this connection from our `connection2pid` global dictionary packet_pid = connection2pid.get(packet_connection) if packet_pid: if packet.src in all_macs: # the source MAC address of the packet is our MAC address # so it's an outgoing packet, meaning it's upload pid2traffic[packet_pid][0] += len(packet) else: # incoming packet, download pid2traffic[packet_pid][1] += len(packet) 콜백 은 process_packet() 패킷을 인수로 받아들입니다. 패킷에 TCP 또는 UDP 계층이 있는 경우 소스 및 대상 포트를 추출하고 connection2pid 사전을 사용하여 이 연결을 담당하는 PID를 얻으려고 시도합니다. 발견하고 소스 MAC 주소가 머신의 MAC 주소 중 하나인 경우 업로드 트래픽에 패킷 크기를 추가합니다. 그렇지 않으면 다운로드 트래픽에 추가됩니다. 다음으로 연결을 가져오는 역할을 하는 함수를 만들어 보겠습니다. def get_connections(): """A function that keeps listening for connections on this machine and adds them to `connection2pid` global variable""" global connection2pid while is_program_running: # using psutil, we can grab each connection's source and destination ports # and their process ID for c in psutil.net_connections(): if c.laddr and c.raddr and c.pid: # if local address, remote address and PID are in the connection # add them to our global dictionary connection2pid[(c.laddr.port, c.raddr.port)] = c.pid connection2pid[(c.raddr.port, c.laddr.port)] = c.pid # sleep for a second, feel free to adjust this time.sleep(1) connection2pid 위의 함수는 함수 에서 사용되는 전역 변수 를 채우는 역할을 하는 process_packet() 함수입니다. 물론 연결은 언제든지 이루어질 수 있으므로 루프에서 1초 정도 연결을 계속 수신 대기합니다. 다음으로 네트워크 사용량을 계산하고 수집된 데이터를 인쇄하는 함수를 작성합니다. def print_pid2traffic(): global global_df # initialize the list of processes processes = [] for pid, traffic in pid2traffic.items(): # `pid` is an integer that represents the process ID # `traffic` is a list of two values: total Upload and Download size in bytes try: # get the process object from psutil p = psutil.Process(pid) except psutil.NoSuchProcess: # if process is not found, simply continue to the next PID for now continue # get the name of the process, such as chrome.exe, etc. name = p.name() # get the time the process was spawned try: create_time = datetime.fromtimestamp(p.create_time()) except OSError: # system processes, using boot time instead create_time = datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()) # construct our dictionary that stores process info process = { "pid": pid, "name": name, "create_time": create_time, "Upload": traffic[0], "Download": traffic[1], } try: # calculate the upload and download speeds by simply subtracting the old stats from the new stats process["Upload Speed"] = traffic[0] - global_df.at[pid, "Upload"] process["Download Speed"] = traffic[1] - global_df.at[pid, "Download"] except (KeyError, AttributeError): # If it's the first time running this function, then the speed is the current traffic # You can think of it as if old traffic is 0 process["Upload Speed"] = traffic[0] process["Download Speed"] = traffic[1] # append the process to our processes list processes.append(process) # construct our Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(processes) try: # set the PID as the index of the dataframe df = df.set_index("pid") # sort by column, feel free to edit this column df.sort_values("Download", inplace=True, ascending=False) except KeyError as e: # when dataframe is empty pass # make another copy of the dataframe just for fancy printing printing_df = df.copy() try: # apply the function get_size to scale the stats like '532.6KB/s', etc. printing_df["Download"] = printing_df["Download"].apply(get_size) printing_df["Upload"] = printing_df["Upload"].apply(get_size) printing_df["Download Speed"] = printing_df["Download Speed"].apply(get_size).apply(lambda s: f"{s}/s") printing_df["Upload Speed"] = printing_df["Upload Speed"].apply(get_size).apply(lambda s: f"{s}/s") except KeyError as e: # when dataframe is empty again pass # clear the screen based on your OS os.system("cls") if "nt" in os.name else os.system("clear") # print our dataframe print(printing_df.to_string()) # update the global df to our dataframe global_df = df 위의 함수는 사전을 반복하고 pid2traffic 를 사용하여 프로세스 개체를 얻으려고 시도 하므로 및 메서드 psutil 를 사용하여 프로세스의 이름과 생성 시간을 각각 가져올 수 있습니다. name()create_time() process 총 사용량을 포함하여 프로세스에 대해 필요한 대부분의 정보가 포함된 사전을 만든 후 global_df 이전 총 사용량을 얻은 다음 이를 사용하여 현재 업로드 및 다운로드 속도를 계산하는 데 사용합니다. 그런 다음 이것을 목록에 추가하고 데이터 프레임으로 변환 process 하여 인쇄합니다. processespandas 데이터 프레임을 인쇄하기 전에 "Download" 용도별 로 정렬하는 것과 같은 몇 가지 수정 작업을 수행할 수 get_size() 있으며 확장 가능한 멋진 형식으로 바이트를 인쇄하는 유틸리티 기능도 적용할 수 있습니다. 매초 위의 함수를 호출하는 또 다른 함수를 만들어 보겠습니다. def print_stats(): """Simple function that keeps printing the stats""" while is_program_running: time.sleep(1) print_pid2traffic() 이제 별도의 스레드에서 계속 실행되는 두 개의 함수가 있습니다. 하나는 위 print_stats() 이고 두 번째는 get_connections() . 메인 코드를 만들어 봅시다. if __name__ == "__main__": # start the printing thread printing_thread = Thread(target=print_stats) printing_thread.start() # start the get_connections() function to update the current connections of this machine connections_thread = Thread(target=get_connections) connections_thread.start() 마지막으로 Scapy의 sniff() 기능을 사용하여 스니핑을 시작하겠습니다. # start sniffing print("Started sniffing") sniff(prn=process_packet, store=False) # setting the global variable to False to exit the program is_program_running = False 이전에 정의한 process_packet() 함수를 prn 인수에 전달하고 로 설정 store 하여 False 캡처된 패킷을 메모리에 저장하지 않도록 합니다. 어떤 이유에서든(누르는 것을 포함하여) 함수를 종료할 때마다 로 설정 is_program_running 하기 만 하면 됩니다. 이제 프로그램을 실행해 보겠습니다. Falsesniff()CTRL+C $ python network_usage_per_process.py 출력은 다음과 같습니다. 참고: 이 코드에는 문제와 버그가 포함될 수 있으며 문제를 발견하면 자유롭게 의견을 제시하거나 변경 사항을 제안할 수 있습니다. 결론 UPDATE_DELAY 훌륭합니다. 이제 네트워크 사용을 모니터링하기 위한 세 가지 프로그램이 있습니다. 정렬 열 업데이트 또는 변경 등과 같이 원하는 대로 코드를 자유롭게 편집하고 사용할 수 있습니다. 또한 , 프로세스 모니터 psutil 를 만들 거나 컴퓨터의 다양한 시스템 및 하드웨어 정보를 추출 할 수 있는 작업이 많이 있습니다 . 방법이 궁금한 경우 자습서를 확인하십시오. 여기 에서 세 가지 프로그램에 대한 전체 코드를 얻으십시오 . https://www.thepythoncode.com 의 원본 기사 출처 #python
So you have finished reading the 파이썬 실시간 모니터링 topic article, if you find this article useful, please share it. Thank you very much. See more: 파이썬 실시간 데이터 출력, 파이썬 실시간 모니터링 그래프, 파이썬 화면 모니터링, PyQt5 실시간 그래프, 파이썬 실시간 그래프 여러개, 파이썬 DB 모니터링, DB 실시간 모니터링, 파이썬 웹 모니터링