Python 脚本，实现以下功能：

1. 按日期自动生成日志文件（例如 cpu_mem_20231001.csv）
2. 当 CPU 或内存超过阈值时触发记录
3. 独立记录报警事件（保存到 alert.log）
4. 支持自定义阈值和监控间隔

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脚本代码

python">import psutil
import time
import csv
import argparse
from datetime import datetime
import osdef parse_args():"""解析命令行参数"""parser = argparse.ArgumentParser(description='监控 CPU 和内存使用情况')parser.add_argument('--cpu-threshold', type=float, default=80.0,help='CPU 使用率阈值（默认 80%%）')parser.add_argument('--mem-threshold', type=float, default=80.0,help='内存使用率阈值（默认 80%%）')parser.add_argument('--interval', type=int, default=5,help='监控间隔时间（秒，默认 5）')parser.add_argument('--log-dir', type=str, default='logs',help='日志存储目录（默认 ./logs）')return parser.parse_args()def get_log_path(log_dir):"""生成按日期命名的日志文件路径"""os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d")return os.path.join(log_dir, f"cpu_mem_{date_str}.csv")def init_log_file(file_path):"""初始化日志文件（写入表头）"""if not os.path.exists(file_path):with open(file_path, 'w', newline='') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(["Timestamp", "CPU%", "Memory%", "Memory_Used_GB", "Memory_Total_GB", "Alert"])def log_alert(message, log_dir):"""记录报警事件到独立文件"""alert_path = os.path.join(log_dir, "alert.log")with open(alert_path, 'a') as f:f.write(f"[{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] {message}\n")def monitor():args = parse_args()current_log_path = Nonewhile True:# 获取当前日志路径（按日期）new_log_path = get_log_path(args.log_dir)if new_log_path != current_log_path:current_log_path = new_log_pathinit_log_file(current_log_path)# 获取系统数据timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)mem = psutil.virtual_memory()mem_percent = mem.percentmem_used_gb = round(mem.used / (1024 ** 3), 2)mem_total_gb = round(mem.total / (1024 ** 3), 2)# 判断是否触发报警alert = ""if cpu_percent > args.cpu_threshold:alert += f"CPU超过阈值({args.cpu_threshold}%) "if mem_percent > args.mem_threshold:alert += f"内存超过阈值({args.mem_threshold}%)"# 写入日志with open(current_log_path, 'a', newline='') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow([timestamp, cpu_percent, mem_percent,mem_used_gb, mem_total_gb, alert.strip()])# 记录独立报警日志if alert:log_alert(alert, args.log_dir)# 等待下次监控time.sleep(args.interval)if __name__ == '__main__':monitor()

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功能说明

1. 按日期生成日志

• 日志文件保存在 ./logs 目录（可通过 --log-dir 修改路径）
• 每日生成一个文件，例如 cpu_mem_20231001.csv
• 文件结构示例：

  Timestamp,CPU%,Memory%,Memory_Used_GB,Memory_Total_GB,Alert
  2023-10-01 14:30:00,15.2,32.1,4.2,13.0,
  2023-10-01 14:30:05,89.5,85.3,11.1,13.0,"CPU超过阈值(80.0%) 内存超过阈值(80.0%)"
  

2. 阈值报警

• 默认阈值：CPU > 80% 或 内存 > 80%（可命令行修改）
• 报警记录位置：logs/alert.log，内容示例：

  [2023-10-01 14:30:05] CPU超过阈值(80.0%) 内存超过阈值(80.0%)
  

3. 命令行参数

# 示例：设置 CPU 阈值 70%，内存阈值 90%，间隔 10 秒
python3 monitor.py --cpu-threshold 70 --mem-threshold 90 --interval 10

• 参数列表：
  • --cpu-threshold：CPU 报警阈值（百分比）
  • --mem-threshold：内存报警阈值（百分比）
  • --interval：监控间隔（秒）
  • --log-dir：日志目录路径

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运行方式

1. 安装依赖

pip install psutil

2. 启动监控

# 后台运行（日志保存到 ./logs）
nohup python3 monitor.py > /dev/null 2>&1 &

3. 查看日志

# 实时跟踪当天日志
tail -f logs/cpu_mem_$(date +%Y%m%d).csv# 查看报警日志
cat logs/alert.log

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