在做性能测试的时候，你是如何监控被测试系统的硬件资源的，如果是云平台，那么一般提供的有可视化的监控信息，如果是本地服务，只能通过系统命令（如ps、top、lsof等）查看。
我们可以自己打造一个可视化的系统系统资源监控平台，本文就教大家如何实现。
准备工具：
Flask: 一个简单的web框架。
psutil: 用于获取本地硬件信息。
flask_socketio：基于Flask框架的websocket库，用于建立长连接。
echarts：用于实现各种图表的UI库。
开始动手下面介绍大体思路，文末有源码：
制作一个监控页面。https://themes.getbootstrap.com/
booststrap提供了各种各样主题，年轻人不用讲武德，偷袭~！不对，你可以抄袭一个过来。
具体方式就浏览器右键查看源码，复制粘贴，替换JS、CSS 一气呵成~！
制作图表
https://echarts.apache.org/zh/index.html
echarts是一个apache开源的图表UI库，可以帮你生成各种图表。
官方给的实例还还是比较简单的，你可照着例子熟悉一个图表的配置。
获取系统资源
https://pypi.org/project/psutil/
pstil 用于获取本地硬件资源信息，CPU、内存、磁盘等信息。
简单的API：
>>> import psutil>>> psutil.cpu_times()
>>> psutil.cpu_count()
>>> psutil.swap_memory()
>>> psutil.virtual_memory()
>>> .... 实时获取系统资源
前端看到的数据一定要是实时的，动态的，那么就要求前端与后端保持数据的交互，websocket就是解决这类问题而生的。
后端：
Flask-SocketIO
https://github.com/miguelgrinberg/Flask-SocketIO
前端：
socket.io.js
https://socket.io/
后端实现主要代码：
import time import psutil from flask import Flask, render_template, session, request from flask_socketio import SocketIO, emit from threading import Lock app = Flask(__name__, template_folder='./') app.config['SECRET_KEY'] = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') cpu_thread = None cpu_thread_lock = Lock() @app.route('http://www.likecs.com/') def index(): """ Web页面 """ return render_template('index.html') @socketio.on('connect', namespace='/get_cpu') def cpu_connect(): global cpu_thread with cpu_thread_lock: if cpu_thread is None: cpu_thread = socketio.start_background_task(target=cpu_background_thread) def cpu_background_thread(): count = 0 while True: count += 1 socketio.sleep(5) t = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) cpu = psutil.cpu_percent(interval=None, percpu=True) socketio.emit('server_response', {'data': [t, cpu], 'count': count}, namespace='/get_cpu') if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='127.0.0.1', port=9090, debug=True)