用Python监控海外VPS：实时数据采集脚本实战

管理海外VPS最怕突发状况：凌晨三点用户反馈网站卡慢，登录后台才发现CPU跑满；月底结算时发现带宽超额，却不清楚具体峰值时段——这些问题，一套实时监控脚本就能解决。今天就带大家用Python写个轻量工具，让海外VPS的CPU、内存、带宽状态随时“看得见”。

先搭环境：Python+psutil是基础

要跑这个监控脚本，得先在海外VPS上准备好“工具包”。Python环境建议装3.x版本（现在主流用3.8以上），兼容性和性能都更稳。关键是要装`psutil`库——它就像系统信息的“翻译官”，能把CPU、内存、网络这些硬件数据，转成Python能直接调用的友好格式。

安装很简单，在VPS的终端里敲一行命令就行：

pip install psutil

装完可以试试`import psutil`，没报错就说明成功。这一步搞定，就完成了70%的准备工作。

想清楚采什么：CPU/内存/带宽是核心

监控脚本的灵魂是“目标明确”。我们重点关注三个维度：

• CPU使用率：超过80%可能影响应用响应速度


• 内存占用：已用/空闲内存的具体数值，防止内存泄漏


• 带宽速度：上传/下载的实时速率，避免突发流量超标

举个真实例子：之前帮朋友监控外贸站的海外VPS，发现每天下午3点带宽突然飙高——查了才知道是客服团队集中上传产品图，后来调整了上传策略，带宽成本直接降了20%。这就是明确监控目标的价值。

脚本怎么写？三行函数搞定核心采集

直接上代码！我把脚本拆成三个函数，分别对应CPU、内存、带宽的数据采集，主循环控制采集频率。

import psutil
import time

CPU使用率（1秒间隔采样）

def get_cpu_usage():
    return psutil.cpu_percent(interval=1)

内存使用情况（转成MB更直观）

def get_memory_usage():
    memory = psutil.virtual_memory()
    used = memory.used / (1024 ** 2)  # 已用内存MB
    free = memory.free / (1024 ** 2)  # 空闲内存MB
    return round(used, 2), round(free, 2)

带宽速度（计算1秒内的流量差）

def get_network_speed():
    # 第一次采样
    net1 = psutil.net_io_counters()
    sent1, recv1 = net1.bytes_sent, net1.bytes_recv
    time.sleep(1)
    # 第二次采样
    net2 = psutil.net_io_counters()
    sent2, recv2 = net2.bytes_sent, net2.bytes_recv
    # 计算速度（MB/s）
    send_speed = (sent2 - sent1) / (1024 ** 2)
    recv_speed = (recv2 - recv1) / (1024 ** 2)
    return round(send_speed, 2), round(recv_speed, 2)

主循环：每5秒打印一次数据

while True:
    cpu = get_cpu_usage()
    used_mem, free_mem = get_memory_usage()
    send, recv = get_network_speed()
    
    print(f"CPU: {cpu}% | 内存: 已用{used_mem}MB / 空闲{free_mem}MB | 带宽: 上传{send}MB/s / 下载{recv}MB/s")
    print("-" * 60)
    time.sleep(5)

简单解释几个关键点：
- `interval=1`让CPU采样更准：等1秒再取结果，避免瞬时值波动
- 内存转MB：用`1024**2`把字节转成兆，比看GB小数点更直观
- 带宽算差值：两次采样间隔1秒，用流量差除以时间，得到实时速率

数据存起来：从“看”到“分析”的进阶

光实时打印还不够，把数据存下来才能做趋势分析。最方便的是存成CSV文件，用Python自带的`csv`模块就能搞定。

修改主循环部分，加上数据写入逻辑：

import csv

初始化CSV文件（主循环前运行一次）

with open('vps_monitor.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['时间', 'CPU(%)', '已用内存(MB)', '空闲内存(MB)', '上传速度(MB/s)', '下载速度(MB/s)'])
    
    # 持续采集写入
    while True:
        current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        cpu = get_cpu_usage()
        used_mem, free_mem = get_memory_usage()
        send, recv = get_network_speed()
        
        writer.writerow([current_time, cpu, used_mem, free_mem, send, recv])
        time.sleep(5)

存好的CSV文件可以用Excel打开，画个折线图就能看到：CPU是不是每天下午高？内存是不是慢慢涨（可能有泄漏）？带宽峰值出现在几点？这些分析能帮你提前调整资源配置。

掌握这套脚本，相当于给海外VPS配了个24小时值班的“运维小助手”。无论是排查突发故障，还是优化资源成本，实时数据都能让决策更有依据。现在就去你的海外VPS上跑起来，把服务器状态牢牢攥在手里吧！