Hugging Face's logo

Spaces:
chaos4455
/
RealTimeDashCPUMonitor
Build error

App Files Community
RealTimeDashCPUMonitor
File size: 3,912 Bytes 
af1e371
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
 
import psutil
import streamlit as st
import plotly.graph_objs as go
import time
from collections import deque

# Inicializa os dados
dados_cpu = deque(maxlen=500)
dados_mem = deque(maxlen=500)
tempos = deque(maxlen=500)

# Fun莽茫o para coletar dados de CPU e mem贸ria
def coletar_dados():
    uso_cpu = psutil.cpu_percent(interval=0.1)
    uso_mem = psutil.virtual_memory().percent

    dados_cpu.append(uso_cpu)
    dados_mem.append(uso_mem)
    tempos.append(time.strftime('%H:%M:%S'))

# Inicializa o aplicativo Streamlit
st.title('Monitor de CPU e Mem贸ria em Tempo Real')

# Sele莽茫o do tipo de gr谩fico
tipo_grafico = st.selectbox(
    'Selecione o tipo de gr谩fico:',
    ['Linha', 'Barra', '脕rea', 'Dispers茫o', 'Histograma', 'Box', 'Violin', 'Heatmap', 'Pie', 'Sunburst']
)

# Inicializa os gr谩ficos
placeholder_cpu = st.empty()
placeholder_mem = st.empty()

# Fun莽茫o para criar os gr谩ficos
def criar_graficos(tipo_grafico):
    if tipo_grafico == 'Linha':
        trace_cpu = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_cpu), mode='lines', name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_mem), mode='lines', name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Barra':
        trace_cpu = go.Bar(x=list(tempos), y=list(dados_cpu), name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Bar(x=list(tempos), y=list(dados_mem), name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == '脕rea':
        trace_cpu = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_cpu), fill='tozeroy', name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_mem), fill='tozeroy', name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Dispers茫o':
        trace_cpu = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_cpu), mode='markers', name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_mem), mode='markers', name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Histograma':
        trace_cpu = go.Histogram(x=list(dados_cpu), name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Histogram(x=list(dados_mem), name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Box':
        trace_cpu = go.Box(y=list(dados_cpu), name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Box(y=list(dados_mem), name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Violin':
        trace_cpu = go.Violin(y=list(dados_cpu), name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Violin(y=list(dados_mem), name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Heatmap':
        trace_cpu = go.Heatmap(z=[list(dados_cpu)], name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Heatmap(z=[list(dados_mem)], name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Pie':
        trace_cpu = go.Pie(labels=['CPU'], values=[sum(dados_cpu)], name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Pie(labels=['Mem贸ria'], values=[sum(dados_mem)], name='Uso da Mem贸ria')
    elif tipo_grafico == 'Sunburst':
        trace_cpu = go.Sunburst(labels=['CPU'], parents=[''], values=[sum(dados_cpu)], name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Sunburst(labels=['Mem贸ria'], parents=[''], values=[sum(dados_mem)], name='Uso da Mem贸ria')
    else:
        trace_cpu = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_cpu), mode='lines', name='Uso da CPU')
        trace_mem = go.Scatter(x=list(tempos), y=list(dados_mem), mode='lines', name='Uso da Mem贸ria')

    layout_cpu = go.Layout(title='Uso da CPU', xaxis_title='Tempo', yaxis_title='Porcentagem')
    layout_mem = go.Layout(title='Uso da Mem贸ria', xaxis_title='Tempo', yaxis_title='Porcentagem')

    fig_cpu = go.Figure(data=[trace_cpu], layout=layout_cpu)
    fig_mem = go.Figure(data=[trace_mem], layout=layout_mem)

    return fig_cpu, fig_mem

# Loop para atualiza莽茫o dos gr谩ficos a cada segundo
while True:
    coletar_dados()
    fig_cpu, fig_mem = criar_graficos(tipo_grafico)
    with placeholder_cpu.container():
        st.plotly_chart(fig_cpu)
    with placeholder_mem.container():
        st.plotly_chart(fig_mem)
    time.sleep(1)