探秘强大的终端资源监控工具——Bashtop
2026-01-15 17:54:33作者:昌雅子Ethen
在日常的系统管理和开发工作中,实时监控系统的资源状况是一项必不可少的任务。今天,我们向您推荐一款出色且高效的开源项目——Bashtop,它是一个基于Bash和Python编写的终端资源监控工具,专为Linux、macOS和FreeBSD设计。
项目介绍
Bashtop采用游戏式的菜单系统,使得操作简单易上手。它可以显示CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况,并可以跟踪进程状态,提供排序、过滤等功能。此外,还能发送信号到选中的进程,如SIGTERM、SIGKILL、SIGINT,方便进行进程管理。
项目技术分析
Bashtop依赖于Bash(版本4.4或更高)和Python(版本3.6或更高),并且支持多种数据收集方法,包括利用/proc文件系统和Python的psutil库。在UI方面,它充分利用了终端的24位真彩色和宽字符支持,以呈现清晰美观的界面。值得注意的是,对于非UTF8编码环境或者没有正确字体支持的终端,可能无法正常显示。
应用场景
无论是在日常办公中监控服务器资源,还是在开发调试过程中快速检查应用对系统的影响,Bashtop都能提供直观且即时的反馈。它尤其适合那些喜欢在命令行环境中工作,追求效率和简洁性的用户。
项目特点
- 响应式界面:通过键盘上下键轻松切换进程,界面响应迅速。
- 定制化:内置多主题支持,用户可下载并自定义主题。
- 菜单系统:设置丰富,可通过菜单直接修改配置,无需手动编辑配置文件。
- 功能齐全:提供详细进程信息查看、进程筛选、排序以及发送信号等功能。
- 更新提示:当有新版本可用时,会在界面上显示提醒。
安装与使用
安装Bashtop非常简便,只需几步即可完成。首先确保满足所有依赖关系,然后克隆项目仓库并执行make install。如果是在Debian、Ubuntu、Arch Linux或其他发行版上,也可以通过官方或第三方软件包管理器获取预编译的版本。
总的来说,Bashtop以其高效、直观和高度可定制的特点,为开发者和系统管理员提供了一个强大且实用的工具,帮助他们更好地理解和管理自己的系统。如果你是终端爱好者或是对系统监控有需求的人,那么Bashtop绝对值得一试!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue07- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
575
3.88 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
396
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
359
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
902
703
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.39 K
786
昇腾LLM分布式训练框架
Python
122
148
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
312
364
暂无简介
Dart
813
199
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
124
161
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
92
162