如何用Python的psutil库获取宿主机而非容器的系统信息？

要让容器内的psutil获取宿主机的系统信息（进程、CPU/内存使用率），核心是打破容器的隔离限制，让容器能访问宿主机的系统文件与PID命名空间，具体修改方案如下：

1. 修改容器启动参数 #

启动容器时必须添加以下参数，实现宿主机资源的共享与挂载：

docker run --pid=host -v /proc:/host/proc:ro -v /sys:/host/sys:ro [你的镜像名称]

• --pid=host：让容器使用宿主机的PID命名空间，确保psutil能识别宿主机的所有进程ID
• -v /proc:/host/proc:ro：只读挂载宿主机的/proc文件系统（存储进程与系统状态数据）到容器内部
• -v /sys:/host/sys:ro：只读挂载宿主机的/sys文件系统（存储硬件与内核配置信息）

2. 修改monitor.py，指定psutil读取宿主机路径 #

在monitor.py开头添加代码，让psutil从挂载的宿主机路径读取数据，而非容器自身的隔离路径：

import os
# 指向宿主机的proc和sys挂载目录
psutil.PROCFS_PATH = '/host/proc'
psutil.SYSFS_PATH = '/host/sys'

3. 代码与Dockerfile优化建议 #

• Dockerfile简化：将所有依赖统一写入requirements.txt，避免重复安装操作。例如requirements.txt内容：

  pika
  apscheduler
  prettytable
  psutil
  flask
  

  对应Dockerfile安装步骤改为：

  RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
  

• app.py修复：移除重复的from flask import Flask导入，修正后开头代码：

  #!/usr/bin/python3
  """ Demonstrating Flask, using APScheduler. """
  from flask import Flask
  import pika
  import monitor
  from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
  

• 进程采集逻辑优化：替换原有的PID截取方式，用更可靠的process_iter遍历进程，同时只保留Top10高CPU进程：

  def getRunningProcesses():
      proc = []
      # 遍历所有进程，初始化CPU百分比统计
      for p in psutil.process_iter(['pid']):
          try:
              p.cpu_percent()
              proc.append(p)
          except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
              pass
      
      time.sleep(0.1)
      # 计算CPU使用率并按降序排序，取Top10
      top_list = sorted(
          [(p, p.cpu_percent() / psutil.cpu_count()) for p in proc],
          key=lambda x: x[1],
          reverse=True
      )[:10]
      top10_str = str(top_list)
      print(top10_str)
      try:
          add(top10_str)
      except Exception:
          pass
      return top10_str
  

安全注意事项 #

挂载/proc和/sys时务必使用ro（只读）权限，防止容器意外修改宿主机系统文件，降低安全风险。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kyle Ress-Liere