本文定位：已將CPU歷史數據存盤，等待可視化進行分析，可暫時沒有思路。
前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到過在linux下如何用python將top命令的結果進行存盤，本文是它的后續。

python中我們可以用matplotlib很方便的將數據可視化，比如下面的代碼：
代碼如下:
import matplotlib.pyplot as plt

list1 = [1,2,3]
list2 = [4,5,9]
plt.plot(list1,list2)
plt.show()

執行效果如下：

上面只是給plot函數傳了兩個list數據結構，show一下圖形就出來了……哈哈，很方便吧！
獲取CPU趨勢圖就用這個了！
可我們現在得到的數據沒那么友好，比如我現在有個文件(file.txt)，內容如下：

代碼如下:
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 7.7%us, 7.7%sy, 0.0%ni, 76.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 7.7%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 9.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 8.3%us, 8.3%sy, 0.0%ni, 83.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 9.1%sy, 0.0%ni, 90.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st

其中，第一列為時間，第六列為CPU的idle值。

要從這組數據中得出CPU使用情況趨勢圖，我們就要做些工作了。

下面是代碼，這里提供一個思路，需要的朋友拷回去改一下吧：
代碼如下:
#coding:utf-8
'''
      File      : cpuUsage.py
      Author    : Mike
      E-Mail    : Mike_Zhang@live.com
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import string

def getCpuInfData(fileName):
    ret = {}
    f = open(fileName,"r")
    lineList = f.readlines()
    for line in lineList:
        tmp = line.split()
        sz = len(tmp)
        t_key = string.atoi(tmp[0]) # 得到key
        t_value = 100.001-string.atof(line.split(':')[1].split(',')[3].split('%')[0]) # 得到value
        print t_key,t_value   
        if not ret.has_key(t_key) :
            ret[t_key] = []
        ret[t_key].append(t_value)
    f.close()