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Python 3.7.3 を使用しています。

RxPy を 1.6.1 (1.x) から 3.0.0a3 (3.x) にアップグレードしようとしています。

RxPy 1.x を使用した古いコード

from rx import Observable
import psutil
import numpy as np
import pylab as plt

cpu_data = (Observable
            .interval(100)  # Each 100 milliseconds
            .map(lambda x: psutil.cpu_percent())
            .publish())
cpu_data.connect()


def monitor_cpu(npoints):
    lines, = plt.plot([], [])
    plt.xlim(0, npoints)
    plt.ylim(0, 100)

    cpu_data_window = cpu_data.buffer_with_count(npoints, 1)

    def update_plot(cpu_readings):
        lines.set_xdata(np.arange(len(cpu_readings)))
        lines.set_ydata(np.array(cpu_readings))
        plt.draw()

    alertpoints = 4
    high_cpu = (cpu_data
                .buffer_with_count(alertpoints, 1)
                .map(lambda readings: all(r > 20 for r in readings)))

    label = plt.text(1, 1, "normal")

    def update_warning(is_high):
        if is_high:
            label.set_text("high")
        else:
            label.set_text("normal")

    high_cpu.subscribe(update_warning)
    cpu_data_window.subscribe(update_plot)

    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    monitor_cpu(10)

コードを実行すると、リアルタイムの CPU モニター チャートが表示されます。

ここに画像の説明を入力

ただし、新しいRxPyをインストールした後

pip3 install --pre rx

以下の新しいコードでは、動的チャートなしで白いものだけが表示されます。

そして、関数update_plotは実際には実行されませんでした。何か案が？

ここに画像の説明を入力

RxPy 3.x を使用した新しいコード

from rx import interval, operators as op
import psutil
import numpy as np
import pylab as plt


cpu_data = interval(100).pipe(  # Each 100 milliseconds
    op.map(lambda x: psutil.cpu_percent()),
    op.publish())
cpu_data.connect()


def monitor_cpu(npoints):
    lines, = plt.plot([], [])
    plt.xlim(0, npoints)
    plt.ylim(0, 100)

    cpu_data_window = cpu_data.pipe(
        op.buffer_with_count(npoints, 1))

    def update_plot(cpu_readings):
        print('update')  # here never runs
        lines.set_xdata(np.arange(len(cpu_readings)))
        lines.set_ydata(np.array(cpu_readings))
        plt.draw()

    alertpoints = 4
    high_cpu = cpu_data.pipe(
                op.buffer_with_count(alertpoints, 1),
                op.map(lambda readings: all(r > 20 for r in readings)))

    label = plt.text(1, 1, "normal")

    def update_warning(is_high):
        if is_high:
            label.set_text("high")
        else:
            label.set_text("normal")

    high_cpu.subscribe(update_warning)
    cpu_data_window.subscribe(update_plot)

    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    monitor_cpu(10)
4

1 に答える 1

1

時間の単位が秒になりました

cpu_data = interval(0.1).pipe(  # Each 100 milliseconds
    op.map(lambda x: psutil.cpu_percent()),
    op.publish())
cpu_data.connect()
于 2019-04-17T05:33:32.510 に答える