监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率
在现代软件开发中，监控和可视化系统资源利用率是确保系统稳定性和性能优化的关键步骤。本文将介绍如何使用CiuicAPI和DeepSeek来构建一个自定义的监控仪表盘，实时统计和展示系统资源利用率。我们将从API的调用、数据处理到前端展示，一步步实现这个功能。
1. 准备工作
1.1 环境准备
首先，确保你已经安装了以下工具和库：
Python 3.xFlask（用于构建Web应用）Requests（用于HTTP请求）Matplotlib（用于数据可视化）Pandas（用于数据处理）你可以通过以下命令安装这些依赖：
pip install flask requests matplotlib pandas1.2 获取CiuicAPI和DeepSeek的访问权限
在开始之前，你需要确保已经获得了CiuicAPI和DeepSeek的访问权限，并获取了相应的API密钥。假设你已经有了这些信息，我们将在代码中使用它们。
2. 使用CiuicAPI获取资源利用率数据
CiuicAPI是一个强大的工具，可以帮助你获取系统资源的使用情况。我们将使用它来获取CPU、内存和磁盘的使用率。
2.1 编写获取数据的函数
首先，我们编写一个函数来调用CiuicAPI并获取资源利用率数据。
import requestsdef get_resource_usage(api_key): url = "https://api.ciuic.com/v1/resource/usage" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Failed to fetch resource usage: {response.status_code}")2.2 解析数据
获取到数据后，我们需要对其进行解析，以便后续处理和展示。
def parse_resource_data(data): cpu_usage = data['cpu']['usage'] memory_usage = data['memory']['usage'] disk_usage = data['disk']['usage'] return cpu_usage, memory_usage, disk_usage3. 使用DeepSeek进行数据分析
DeepSeek是一个强大的数据分析工具，我们可以使用它来对资源利用率数据进行进一步的分析和可视化。
3.1 数据存储
首先，我们将获取到的数据存储到Pandas DataFrame中，以便后续分析。
import pandas as pddef store_data(cpu_usage, memory_usage, disk_usage): data = { 'timestamp': pd.Timestamp.now(), 'cpu_usage': cpu_usage, 'memory_usage': memory_usage, 'disk_usage': disk_usage } df = pd.DataFrame([data]) return df3.2 数据分析
我们可以使用Pandas和Matplotlib对数据进行分析和可视化。
import matplotlib.pyplot as pltdef analyze_data(df): plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['timestamp'], df['cpu_usage'], label='CPU Usage') plt.plot(df['timestamp'], df['memory_usage'], label='Memory Usage') plt.plot(df['timestamp'], df['disk_usage'], label='Disk Usage') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Usage (%)') plt.title('Resource Usage Over Time') plt.legend() plt.show()4. 构建监控仪表盘
接下来，我们将使用Flask构建一个简单的Web应用，用于展示资源利用率数据。
4.1 创建Flask应用
首先，我们创建一个Flask应用，并定义一个路由来展示资源利用率数据。
from flask import Flask, render_templateimport threadingimport timeapp = Flask(__name__)# 模拟实时数据更新resource_data = []def update_data(): while True: data = get_resource_usage("your_ciuic_api_key") cpu, memory, disk = parse_resource_data(data) df = store_data(cpu, memory, disk) resource_data.append(df) time.sleep(60) # 每分钟更新一次数据@app.route('/')def index(): return render_template('index.html', data=resource_data)if __name__ == '__main__': threading.Thread(target=update_data).start() app.run(debug=True)4.2 创建HTML模板
在templates目录下创建一个index.html文件，用于展示资源利用率数据。
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Resource Usage Dashboard</title> <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script></head><body> <h1>Resource Usage Dashboard</h1> <div id="chart"></div> <script> var data = [ { x: {{ data.timestamp | tojson }}, y: {{ data.cpu_usage | tojson }}, type: 'scatter', name: 'CPU Usage' }, { x: {{ data.timestamp | tojson }}, y: {{ data.memory_usage | tojson }}, type: 'scatter', name: 'Memory Usage' }, { x: {{ data.timestamp | tojson }}, y: {{ data.disk_usage | tojson }}, type: 'scatter', name: 'Disk Usage' } ]; Plotly.newPlot('chart', data); </script></body></html>5. 运行和测试
现在，你可以运行Flask应用，并在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/来查看实时资源利用率数据。
python app.py6. 总结
通过本文，我们学习了如何使用CiuicAPI和DeepSeek来构建一个自定义的监控仪表盘，实时统计和展示系统资源利用率。我们从API的调用、数据处理到前端展示，一步步实现了这个功能。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用这些技术，构建出更强大的监控系统。
在实际应用中，你可以根据需求进一步扩展和优化这个仪表盘，例如添加更多的监控指标、优化数据存储和分析、提升前端展示效果等。祝你在监控系统开发中取得成功！
