标题：用 Python 快速监控主机 CPU - 内存 与网络流量并记录到 CSV

　　前言

　　对于运维和硬件监控，最简单直接的方式是把关键指标周期性记录下来，后续用 Excel/脚本做分析或报警即可。下面给出一个超精简的 Python 脚本（<10 行），能持续记录 CPU、内存与网络流量到 CSV 文件，适合放在服务器长期运行或配合定时任务采样。

　　准备工作

1. 一台可运行 Python 3 的主机（Linux / Windows / macOS）。
2. 安装依赖：

　　pip install psutil

　　快速上手（3 步）

1. 新建文件 sys_monitor.py，粘贴以下代码（9 行）：

　　import os,time,csv,psutil

　　out='sys_stats.csv'

　　if not os.path.exists(out):

　　 with open(out,'w',newline='') as f: csv.writer(f).writerow(['time','cpu%','mem%','bytes_sent','bytes_recv'])

　　while True:

　　 t=time.strftime('%F %T'); cpu=psutil.cpu_percent(interval=1); mem=psutil.virtual_memory().percent

　　 s,r=psutil.net_io_counters()[:2]

　　 with open(out,'a',newline='') as f: csv.writer(f).writerow([t,cpu,mem,s,r])

　　 time.sleep(4)

　　说明：脚本每次采样先等待 1 秒测 CPU（interval=1），然后每 4 秒写一次记录（可按需调整 time.sleep(4)）。

2. 运行脚本：

　　python3 sys_monitor.py

　　建议在服务器上用 screen / tmux 或 systemd 服务后台运行。

3. 查看输出（sys_stats.csv）示例：

　　time,cpu%,mem%,bytes_sent,bytes_recv

　　2025-12-06 15:20:01,12.4,47.1,123456789,98765432

　　...

　　可扩展与实用小技巧

• 把 bytes_sent/recv 转换为 KB/MB：bytes/1024 或 /1024/1024 做可读化展示。
• 若需要历史增量网速（每秒发送/接收速度），可以在写入前保存上次的 s,r，用 (s-now_prev)/interval 计算速率。
• 为节省磁盘，可每天生成新文件 sys_stats_YYYYMMDD.csv 或定期压缩旧日志。
• 如果要告警（如 CPU>90%），把 csv.writer 的那一行替换或并行加入一行 if cpu>90: send_alert(...)（会增加外部告警代码）。
• 大规模部署可改用并发采集/推送到 TSDB（InfluxDB、Prometheus）——但那会超出“简单脚本”的范围。

  　　总结

  　　这个脚本非常轻量，适合临时采样与故障排查：能帮你快速收集主机运行时的关键指标，便于后续分析或做为更高级监控的入门方案.