本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。
前面一篇文章（http://www.cnblogs.com/MikeZhang/archive/2012/02/01/cpuRatePythonTop.html）提到过在linux下如何用
python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。
python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：
1 import matplotlib.pyplot as plt
2
3 list1 = [1,2,3]
4 list2 = [4,5,9]
5 plt.plot(list1,list2)
6 plt.show()
执行效果如下：
上面只是给plot函数传了两个list数据结构，show一下图形就出来了……哈哈，很方便吧！
获取CPU趋势图就用这个了！
可我们现在得到的数据没那么友好，比如我现在有个文件(file.txt)，内容如下：
1328503984 Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328503997 Cpu(s): 7.7%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 76.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 7.7%si, 0.0%st
1328504000 Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328504012 Cpu(s): 9.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328504016 Cpu(s): 8.3%us, 8.3%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328504019 Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328504022 Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
1328504228 Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
其中，第一列为时间，第六列为CPU的idle值。
要从这组数据中得出CPU使用情况趋势图，我们就要做些工作了。
下面是代码，这里提供一个思路，需要的朋友拷回去改一下吧：
1 #coding:utf-8
2 '''
3 File : cpuUsage.py
4 Author : Mike
5 E-Mail : Mike_Zhang@live.com
6 '''
7 import matplotlib.pyplot as plt
8 import string
9
10 def getCpuInfData(fileName):
11 ret = {}
12 f = open(fileName,"r")
13 lineList = f.readlines()
14 for line in lineList:
15 tmp = line.split()
16 sz = len(tmp)
17 t_key = string.atoi(tmp[0]) # 得到key
18 t_value = 100.001-string.atof(line.split(':')[1].split(',')[3].split('%')[0]) # 得到value
19 print t_key,t_value
20 if not ret.has_key(t_key) :
21 ret[t_key] = []
22 ret[t_key].append(t_value)
23 f.close()
24 return ret
25
26 retMap1 = getCpuInfData("file.txt")
27 # 生成CPU使用情况趋势图
28 list1 = retMap1.keys()
29 list1.sort()
30 list2 = []
31 for i in list1:list2.append(retMap1[i])
32 plt.plot(list1,list2)
33 plt.show()
好，就这些了，希望对你有帮助。
