Python获取Docker容器实时资源占用(CPU、内存、IO等)5种实现方式_Python

在运维监控、容器管理平台、云桌面系统等场景中，我们经常需要实时获取 docker 容器的 cpu、内存、网络、磁盘 io 等资源使用情况。本文总结了 5 种常用的 python 实现方式，从最基础到生产可用的方案逐步讲解，帮助你根据实际需求选择最合适的写法。

一、使用docker stats --no-stream最简版（适合快速查看）

# -*- encoding: utf-8 -*-
from subprocess import popen, pipe, stdout

def run_cmd(cmd):
    p = popen(cmd, shell=true, stdin=pipe, stdout=pipe, stderr=stdout)
    stdout, _ = p.communicate()
    return p.returncode, stdout.strip().decode()

if __name__ == "__main__":
    cmd = 'docker stats --no-stream'        # 获取所有容器
    # cmd = 'docker stats 92d1f89c5bb4 --no-stream'  # 指定容器
    code, out = run_cmd(cmd)
    print(out)

输出示例：

container id name cpu % mem usage / limit mem % net i/o block i/o pids
7d0d088b44e6 centos7-novnc2 0.02% 144.2mib / 7.774gib 1.81% 2.44kb / 0b 249mb / 403mb 99

优点：简单直接

缺点：输出是人类可读的表格，不利于程序解析

二、使用--format自定义输出 + 结构化解析（推荐）

# -*- encoding: utf-8 -*-
from subprocess import popen, pipe, stdout

def run_cmd(cmd):
    p = popen(cmd, shell=true, stdin=pipe, stdout=pipe, stderr=stdout)
    stdout, _ = p.communicate()
    return stdout.strip()

if __name__ == "__main__":
    cmd = ('docker stats --no-stream --format '
           '"{{.blockio}}#{{.cpuperc}}#{{.container}}#{{.id}}#'
           '{{.memperc}}#{{.memusage}}#{{.name}}#{{.netio}}#{{.pids}}##"')

    result = run_cmd(cmd).decode("utf-8")
    container_list = []

    for line in result.split("##"):
        if not line:
            continue
        fields = line.split("#")
        info = {
            'blockio':   fields[0],
            'cpuperc':   fields[1],
            'container': fields[2],
            'id':        fields[3],
            'memperc':   fields[4],
            'memusage':  fields[5],
            'name':      fields[6],
            'netio':     fields[7],
            'pids':      fields[8]
        }
        container_list.append(info)

    print(container_list)

输出：

[{'blockio': '249mb / 403mb', 'cpuperc': '0.02%', 'container': 'centos7-novnc2', ...}]

优点：结构化数据、易于转为 json、前后端交互友好

三、使用 subprocess 列表方式（更安全，避免 shell 注入）

from subprocess import popen, pipe
import json

try:
    shell = [
        'docker', 'stats', 'centos7-novnc2', '--no-stream', '--format',
        '{{.blockio}}#{{.cpuperc}}#{{.container}}#{{.id}}#'
        '{{.memperc}}#{{.memusage}}#{{.name}}#{{.netio}}#{{.pids}}'
    ]
    
    p = popen(shell, stdout=pipe, stderr=pipe)
    response = {"code": 200, "msg": "success", "data": []}
    
    for line in p.stdout.readlines():
        line = line.decode("utf-8").strip()
        if not line:
            continue
        ls = line.split("#")
        info = {
            'blockio':   ls[0], 'cpuperc': ls[1], 'container': ls[2],
            'id':        ls[3], 'memperc': ls[4],  'memusage': ls[5],
            'name':      ls[6], 'netio':   ls[7],  'pids':    ls[8].strip()
        }
        response["data"].append(info)

except filenotfounderror:
    response = {"code": 500, "msg": "docker 未安装"}

print(json.dumps(response, ensure_ascii=false, indent=2))

推荐用于 web 接口返回 json 数据

四、自动生成--format模板的小工具（偷懒神器）

p = {"blockio":"249mb / 403mb","cpuperc":"0.02%","container":"centos7-novnc2",
     "id":"7d0d088b44e6","memperc":"1.81%","memusage":"144.2mib / 7.774gib",
     "name":"centos7-novnc2","netio":"2.44kb / 0b","pids":"99"}

pd = []
for i, k in enumerate(p.keys()):
    pd.append(f"{{{{.{k}}}}}#")
    print(f"p.update({{'{k}': ls[{i}]}})")
print("\n生成的 format 字符串：")
print("".join(pd))

运行后自动输出：

docker stats --no-stream --format "{{.blockio}}#{{.cpuperc}}#{{.container}}#..."

以后想加新字段，直接改字典再运行即可

五、持续监控 + 计算平均内存使用率（适合压测报告）

# -*- encoding: utf-8 -*-
from subprocess import popen, pipe, stdout
import time

def get_mem_usage(container_name):
    cmd = f'docker stats {container_name} --no-stream'
    p = popen(cmd, shell=true, stdout=pipe, stderr=stdout)
    output = p.stdout.read().decode("utf-8")
    lines = output.strip().split("\n")
    if len(lines) < 2:
        return 0.0
    # 第2行是数据，memperc 在第5列（索引4）
    mem_perc = lines[1].split()[4]  # 例如: 1.81%
    return float(mem_perc.rstrip("%"))

if __name__ == "__main__":
    container = "centos7-novnc2"
    total = 0.0
    count = 120

    print("开始监控容器内存使用率（每3秒采样一次，共120次）\n")
    for i in range(1, count + 1):
        mem = get_mem_usage(container)
        total += mem
        avg = total / i
        print(f"第{i:3d}次 | 当前: {mem:5.2f}% | 累计平均: {avg:.2f}%")
        time.sleep(3)

    print(f"\n120次采样平均内存使用率：{total/count:.2f}%")

适用于：

压测前后资源占用对比
自动化报告生成
容器资源预警

总结对比

方式	是否结构化	是否安全	是否适合生产	推荐场景
直接 shell=true 输出表格	否	一般	调试用	快速查看
--format + split("#")	是	推荐	强烈推荐	前后端、监控系统
subprocess 列表传参	是	高	生产首选	web api 接口
自动生成模板脚本	-	-	开发辅助	快速扩展字段
循环采样统计平均值	是	推荐	压测/报告	性能测试分析