🌀 Real-Time Python CLI Dashboard dengan rich dan pyfiglet — Sekarang HIDUP ⚡

Selamat datang! Dalam panduan komprehensif ini, kita akan menjelajahi cara membangun dasbor CLI (Command Line Interface) Python real-time yang dinamis dan informatif menggunakan perpustakaan rich dan pyfiglet. Dasbor CLI menawarkan cara yang menarik dan efisien untuk memantau aplikasi, sistem, atau proses secara langsung dari terminal Anda. Artikel ini ditujukan untuk pengembang Python dari semua tingkatan, mulai dari pemula hingga yang mahir. Kami akan membahas langkah demi langkah, dari menyiapkan lingkungan Anda hingga menerapkan fitur canggih.

Daftar Isi

1. Pendahuluan
   • Mengapa Dasbor CLI?
   • rich dan pyfiglet: Kekuatan Gabungan
   • Target Audiens dan Prasyarat
2. Penyiapan Lingkungan
   • Menginstal Python dan pip
   • Membuat Lingkungan Virtual
   • Menginstal Perpustakaan yang Diperlukan (rich, pyfiglet)
3. Dasbor CLI Sederhana: Langkah Awal
   • Menulis Skrip Python Dasar
   • Menggunakan rich untuk Formatting Teks
   • Menampilkan Informasi Sistem Dasar
4. Meningkatkan dengan pyfiglet: Judul yang Menarik
   • Mengintegrasikan pyfiglet untuk Judul yang Mencolok
   • Mengustomisasi Font dan Warna pyfiglet
5. Membuat Pembaruan Real-Time
   • Menggunakan time.sleep() untuk Jeda
   • Membersihkan Layar Terminal
   • Membuat Loop Pembaruan
6. Menampilkan Data Dinamis
   • Mengumpulkan Metrik Sistem (CPU, Memori, Disk)
   • Menggunakan psutil untuk Informasi Sistem
   • Memformat dan Menampilkan Data dengan rich
7. Menambahkan Bagan dan Visualisasi
   • Menggunakan rich.live.Live untuk Pembaruan Dinamis
   • Membuat Bagan Sederhana dengan Simbol ASCII
   • Mengintegrasikan Bagan yang Lebih Kompleks (mis., sparklines)
8. Interaktivitas dan Kontrol Pengguna
   • Menerima Input Pengguna dengan input()
   • Menangani Perintah Dasar
   • Menggunakan keyboard untuk Kontrol Lebih Lanjut
9. Kustomisasi dan Gaya Lanjut
   • Membuat Tema Warna Kustom dengan rich.style.Style
   • Menggunakan Markup Rich untuk Formatting Lanjut
   • Mengintegrasikan Emoji dan Ikon
10. Praktik Terbaik dan Pertimbangan Kinerja
    • Menghindari Pembaruan yang Berlebihan
    • Mengoptimalkan Kode Anda untuk Kecepatan
    • Menangani Pengecualian dan Kesalahan dengan Elegan
11. Studi Kasus: Memantau Proses Server
    • Menjelaskan Skenario Dunia Nyata
    • Menulis Kode untuk Memantau Proses Tertentu
    • Menampilkan Status Proses, Penggunaan CPU, dan Memori
12. Kesimpulan
    • Ringkasan Manfaat Menggunakan Dasbor CLI
    • Langkah Selanjutnya dan Sumber Daya

1. Pendahuluan

Mengapa Dasbor CLI?

Di era antarmuka grafis yang mewah, Anda mungkin bertanya-tanya mengapa kita harus mempertimbangkan dasbor CLI. Dasbor CLI menawarkan beberapa keunggulan:

• Efisiensi: Dasbor CLI ringan dan cepat. Mereka tidak membutuhkan sumber daya sebanyak GUI berbasis web atau desktop.
• Aksesibilitas: Anda dapat mengakses dasbor CLI dari mana saja dengan koneksi shell, bahkan melalui SSH.
• Otomatisasi: CLI sangat cocok untuk otomatisasi dan pembuatan skrip. Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan dasbor CLI ke dalam alur kerja yang ada.
• Fokus: CLI menghilangkan gangguan visual dan memungkinkan Anda untuk fokus pada informasi penting.
• Portabilitas: CLI adalah lintas platform dan dapat berjalan di Linux, macOS, dan Windows.

rich dan pyfiglet: Kekuatan Gabungan

rich dan pyfiglet adalah dua perpustakaan Python yang kuat yang dapat membantu Anda membuat dasbor CLI yang menarik secara visual dan informatif:

• rich: Perpustakaan rich menambahkan formatting kaya ke output terminal Anda. Ia mendukung warna, gaya, markup, tabel, bilah kemajuan, dan banyak lagi. rich membuat output terminal Anda lebih mudah dibaca dan dipahami.
• pyfiglet: Perpustakaan pyfiglet memungkinkan Anda membuat teks seni ASCII dari font yang berbeda. Ini sangat bagus untuk menambahkan judul yang mencolok dan spanduk ke dasbor CLI Anda.

Target Audiens dan Prasyarat

Panduan ini ditujukan untuk pengembang Python dari semua tingkatan yang ingin membuat dasbor CLI untuk memantau aplikasi, sistem, atau proses. Prasyaratnya adalah:

• Pengetahuan dasar tentang Python
• Python 3.6 atau lebih tinggi terinstal
• pip terinstal

2. Penyiapan Lingkungan

Menginstal Python dan pip

Jika Anda belum menginstal Python, Anda dapat mengunduhnya dari situs web Python. Pastikan Anda memilih versi Python 3.6 atau lebih tinggi. pip biasanya diinstal bersama dengan Python. Untuk memverifikasi bahwa pip terinstal, buka terminal atau prompt perintah dan jalankan perintah berikut:

pip --version

Jika pip tidak terinstal, Anda dapat menginstalnya dengan mengikuti instruksi di situs web pip.

Membuat Lingkungan Virtual

Lingkungan virtual adalah cara yang bagus untuk mengisolasi dependensi proyek Anda. Ini mencegah konflik antara dependensi yang berbeda dari berbagai proyek. Untuk membuat lingkungan virtual, buka terminal atau prompt perintah dan navigasikan ke direktori tempat Anda ingin menyimpan proyek Anda. Kemudian, jalankan perintah berikut:

python -m venv venv

Ini akan membuat direktori bernama venv yang berisi lingkungan virtual. Untuk mengaktifkan lingkungan virtual, jalankan perintah berikut:

• Linux/macOS: source venv/bin/activate
• Windows: venv\Scripts\activate

Setelah lingkungan virtual diaktifkan, Anda akan melihat nama lingkungan virtual di awal prompt perintah Anda.

Menginstal Perpustakaan yang Diperlukan (rich, pyfiglet)

Sekarang kita telah menyiapkan lingkungan kita, kita dapat menginstal perpustakaan yang diperlukan. Pastikan lingkungan virtual Anda aktif, lalu jalankan perintah berikut:

pip install rich pyfiglet

Ini akan menginstal perpustakaan rich dan pyfiglet ke dalam lingkungan virtual Anda.

3. Dasbor CLI Sederhana: Langkah Awal

Menulis Skrip Python Dasar

Mari kita mulai dengan menulis skrip Python dasar yang menampilkan beberapa teks ke terminal. Buat file bernama dashboard.py dan tambahkan kode berikut:

    print("Selamat datang di Dasbor CLI saya!")
    print("Ini adalah contoh sederhana.")
    

Simpan file dan jalankan di terminal Anda:

python dashboard.py

Anda akan melihat teks yang ditampilkan di terminal Anda.

Menggunakan rich untuk Formatting Teks

Sekarang mari kita gunakan rich untuk menambahkan beberapa formatting ke teks kita. Ubah kode Anda menjadi:

    from rich import print

    print("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]")
    print("[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]")
    

Jalankan skrip lagi. Anda akan melihat bahwa teks sekarang diformat dengan warna biru tebal dan hijau miring.

Menampilkan Informasi Sistem Dasar

Mari kita tampilkan beberapa informasi sistem dasar menggunakan perpustakaan platform. Tambahkan kode berikut:

    import platform
    from rich import print

    print("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]")
    print("[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]")

    print(f"[bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}")
    print(f"[bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}")
    

Jalankan skrip. Anda akan melihat informasi sistem Anda ditampilkan di terminal.

4. Meningkatkan dengan pyfiglet: Judul yang Menarik

Mengintegrasikan pyfiglet untuk Judul yang Mencolok

Mari kita gunakan pyfiglet untuk menambahkan judul yang mencolok ke dasbor kita. Ubah kode Anda menjadi:

    import platform
    from rich import print
    from pyfiglet import Figlet

    f = Figlet(font='slant')
    print(f.renderText('Dashboard'))

    print("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]")
    print("[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]")

    print(f"[bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}")
    print(f"[bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}")
    

Jalankan skrip. Anda akan melihat judul “Dashboard” ditampilkan dalam font besar dan bergaya di bagian atas terminal.

Mengustomisasi Font dan Warna pyfiglet

Anda dapat menyesuaikan font dan warna pyfiglet. Untuk mengubah font, ubah argumen font ke konstruktor Figlet. Misalnya, untuk menggunakan font “shadow”, ubah kode menjadi:

    f = Figlet(font='shadow')
    

Anda dapat menemukan daftar lengkap font yang tersedia di dokumentasi pyfiglet. Untuk mengubah warna, Anda dapat membungkus output pyfiglet dengan markup rich. Misalnya:

    from rich import print
    from pyfiglet import Figlet

    f = Figlet(font='slant')
    print(f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]")
    

Ini akan menampilkan judul “Dashboard” dalam warna magenta tebal.

5. Membuat Pembaruan Real-Time

Menggunakan time.sleep() untuk Jeda

Untuk membuat dasbor real-time, kita perlu memperbarui informasi secara berkala. Kita dapat menggunakan fungsi time.sleep() untuk menjeda skrip untuk jangka waktu tertentu. Tambahkan kode berikut:

    import time

    print("Menunggu 5 detik...")
    time.sleep(5)
    print("Selesai menunggu.")
    

Ini akan menjeda skrip selama 5 detik sebelum menampilkan “Selesai menunggu.”

Membersihkan Layar Terminal

Untuk membuat pembaruan terlihat real-time, kita perlu membersihkan layar terminal sebelum setiap pembaruan. Kita dapat menggunakan fungsi os.system('cls') (di Windows) atau os.system('clear') (di Linux/macOS) untuk membersihkan layar. Tambahkan kode berikut:

    import os

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    clear_screen()
    print("Layar dibersihkan.")
    

Ini akan membersihkan layar terminal sebelum menampilkan “Layar dibersihkan.”

Membuat Loop Pembaruan

Sekarang kita dapat membuat loop pembaruan yang membersihkan layar, menampilkan informasi, dan menjeda untuk jangka waktu tertentu. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    from rich import print
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        print(f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]")

        print("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]")
        print("[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]")

        print(f"[bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}")
        print(f"[bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}")

    while True:
        clear_screen()
        display_dashboard()
        time.sleep(1)
    

Jalankan skrip. Anda akan melihat dasbor diperbarui setiap detik.

6. Menampilkan Data Dinamis

Mengumpulkan Metrik Sistem (CPU, Memori, Disk)

Untuk menampilkan data yang berguna, kita perlu mengumpulkan metrik sistem. Kita dapat menggunakan perpustakaan psutil untuk ini.

Menggunakan psutil untuk Informasi Sistem

Jika Anda belum menginstal psutil, instal dengan perintah:

pip install psutil

Sekarang kita dapat menggunakan psutil untuk mengumpulkan informasi sistem. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_system_metrics():
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
        return cpu_usage, memory_usage, disk_usage

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        print(f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]")

        print("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]")
        print("[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]")

        print(f"[bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}")
        print(f"[bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}")

        cpu_usage, memory_usage, disk_usage = get_system_metrics()
        print(f"[bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}%")
        print(f"[bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%")
        print(f"[bold]Penggunaan Disk:[/bold] {disk_usage}%")

    while True:
        clear_screen()
        display_dashboard()
        time.sleep(1)
    

Jalankan skrip. Anda akan melihat penggunaan CPU, memori, dan disk diperbarui setiap detik.

Memformat dan Menampilkan Data dengan rich

Mari kita format data dengan rich agar lebih mudah dibaca. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from rich.panel import Panel
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_system_metrics():
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
        return cpu_usage, memory_usage, disk_usage

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        print(f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]")

        print(Panel("[bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]\n[italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]", title="Informasi Umum"))

        print(f"[bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}")
        print(f"[bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}")

        cpu_usage, memory_usage, disk_usage = get_system_metrics()
        print(Panel(f"[bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}%\n[bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%\n[bold]Penggunaan Disk:[/bold] {disk_usage}%", title="Metrik Sistem"))

    while True:
        clear_screen()
        display_dashboard()
        time.sleep(1)
    

Ini menggunakan rich.panel.Panel untuk mengelompokkan informasi terkait dan memberikan tampilan yang lebih terstruktur.

7. Menambahkan Bagan dan Visualisasi

Menggunakan rich.live.Live untuk Pembaruan Dinamis

Perpustakaan rich menyediakan fitur Live yang memungkinkan kita untuk memperbarui bagian layar tertentu secara dinamis. Ini berguna untuk menampilkan grafik dan visualisasi yang berubah dari waktu ke waktu. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from rich.panel import Panel
    from rich.live import Live
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_system_metrics():
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
        return cpu_usage, memory_usage, disk_usage

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        dashboard_title = f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]"

        cpu_usage, memory_usage, disk_usage = get_system_metrics()

        dashboard_content = f"""
        [bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]
        [italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]

        [bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}
        [bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}

        [bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}%
        [bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%
        [bold]Penggunaan Disk:[/bold] {disk_usage}%
        """
        return Panel(dashboard_content, title="Metrik Sistem")

    with Live(screen=False) as live:
        while True:
            live.update(display_dashboard())
            time.sleep(1)
    

Membuat Bagan Sederhana dengan Simbol ASCII

Sekarang, mari kita tambahkan bagan sederhana menggunakan simbol ASCII untuk memvisualisasikan penggunaan CPU. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from rich.panel import Panel
    from rich.live import Live
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_system_metrics():
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
        return cpu_usage, memory_usage, disk_usage

    def create_cpu_chart(cpu_usage):
        chart_width = 20
        filled_blocks = int(cpu_usage / 100 * chart_width)
        empty_blocks = chart_width - filled_blocks
        chart = f"[{'█' * filled_blocks}{' ' * empty_blocks}]"
        return chart

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        dashboard_title = f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]"

        cpu_usage, memory_usage, disk_usage = get_system_metrics()
        cpu_chart = create_cpu_chart(cpu_usage)

        dashboard_content = f"""
        [bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]
        [italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]

        [bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}
        [bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}

        [bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}% {cpu_chart}
        [bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%
        [bold]Penggunaan Disk:[/bold] {disk_usage}%
        """
        return Panel(dashboard_content, title="Metrik Sistem")

    with Live(screen=False) as live:
        while True:
            live.update(display_dashboard())
            time.sleep(1)
    

Mengintegrasikan Bagan yang Lebih Kompleks (mis., sparklines)

Untuk bagan yang lebih kompleks, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan perpustakaan seperti sparklines. Instal dengan:

pip install sparklines

Kemudian, Anda dapat mengintegrasikannya ke dasbor Anda untuk menampilkan data secara grafis.

8. Interaktivitas dan Kontrol Pengguna

Menerima Input Pengguna dengan input()

Untuk menambahkan interaktivitas ke dasbor kita, kita dapat menggunakan fungsi input() untuk menerima input pengguna. Tambahkan kode berikut:

    name = input("Masukkan nama Anda: ")
    print(f"Halo, {name}!")
    

Ini akan meminta pengguna untuk memasukkan nama mereka dan kemudian menyapa mereka.

Menangani Perintah Dasar

Kita dapat menggunakan input pengguna untuk menangani perintah dasar. Misalnya, kita dapat menambahkan perintah untuk keluar dari dasbor. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from rich.panel import Panel
    from rich.live import Live
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_system_metrics():
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
        return cpu_usage, memory_usage, disk_usage

    def create_cpu_chart(cpu_usage):
        chart_width = 20
        filled_blocks = int(cpu_usage / 100 * chart_width)
        empty_blocks = chart_width - filled_blocks
        chart = f"[{'█' * filled_blocks}{' ' * empty_blocks}]"
        return chart

    def display_dashboard():
        f = Figlet(font='slant')
        dashboard_title = f"[bold magenta]{f.renderText('Dashboard')}[/bold magenta]"

        cpu_usage, memory_usage, disk_usage = get_system_metrics()
        cpu_chart = create_cpu_chart(cpu_usage)

        dashboard_content = f"""
        [bold blue]Selamat datang di Dasbor CLI saya![/bold blue]
        [italic green]Ini adalah contoh sederhana.[/italic green]

        [bold]Sistem Operasi:[/bold] {platform.system()}
        [bold]Versi Python:[/bold] {platform.python_version()}

        [bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}% {cpu_chart}
        [bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%
        [bold]Penggunaan Disk:[/bold] {disk_usage}%

        Ketik 'q' untuk keluar.
        """
        return Panel(dashboard_content, title="Metrik Sistem")

    with Live(screen=False) as live:
        while True:
            live.update(display_dashboard())
            command = input("Masukkan perintah: ")
            if command.lower() == 'q':
                break
            time.sleep(1)
    

Sekarang, dasbor akan keluar ketika pengguna memasukkan ‘q’.

Menggunakan keyboard untuk Kontrol Lebih Lanjut

Untuk kontrol yang lebih lanjut, Anda dapat menggunakan perpustakaan keyboard untuk menangkap penekanan tombol tanpa memerlukan input. Instal dengan:

pip install keyboard

Ini memungkinkan Anda untuk membuat dasbor yang responsif terhadap penekanan tombol tertentu.

9. Kustomisasi dan Gaya Lanjut

Membuat Tema Warna Kustom dengan rich.style.Style

Anda dapat membuat tema warna kustom dengan rich.style.Style. Ini memungkinkan Anda untuk menentukan kombinasi warna dan gaya yang berbeda untuk elemen yang berbeda di dasbor Anda. Contoh:

    from rich.style import Style
    from rich import print

    highlight_style = Style(color="yellow", bold=True)
    print(f"Ini adalah [style={highlight_style}]teks yang disorot[/style].")
    

Menggunakan Markup Rich untuk Formatting Lanjut

Markup Rich menyediakan cara yang kuat untuk memformat teks. Anda dapat menggunakan tag seperti [bold], [italic], [color], dan [link] untuk memformat teks Anda. Contoh:

    from rich import print

    print("[bold red link=https://www.google.com]Kunjungi Google![/bold red]")
    

Mengintegrasikan Emoji dan Ikon

Anda dapat mengintegrasikan emoji dan ikon ke dalam dasbor Anda untuk membuatnya lebih menarik secara visual. Cukup gunakan kode Unicode untuk emoji atau ikon yang Anda inginkan. Contoh:

    from rich import print

    print("Sukses! 🎉")
    print("Peringatan! ⚠️")
    

10. Praktik Terbaik dan Pertimbangan Kinerja

Menghindari Pembaruan yang Berlebihan

Pembaruan yang berlebihan dapat membebani sumber daya sistem dan menyebabkan dasbor menjadi lambat. Hindari memperbarui dasbor terlalu sering. Pertimbangkan untuk memperbarui hanya ketika ada perubahan signifikan dalam data.

Mengoptimalkan Kode Anda untuk Kecepatan

Pastikan kode Anda dioptimalkan untuk kecepatan. Gunakan struktur data dan algoritma yang efisien. Hindari operasi yang mahal jika memungkinkan.

Menangani Pengecualian dan Kesalahan dengan Elegan

Tangani pengecualian dan kesalahan dengan anggun. Cegah dasbor dari kerusakan jika terjadi kesalahan. Tampilkan pesan kesalahan yang bermakna kepada pengguna.

11. Studi Kasus: Memantau Proses Server

Menjelaskan Skenario Dunia Nyata

Mari kita terapkan apa yang telah kita pelajari untuk memantau proses server. Dalam studi kasus ini, kita akan memantau penggunaan CPU dan memori dari proses server tertentu.

Menulis Kode untuk Memantau Proses Tertentu

Pertama, kita perlu mendapatkan ID proses (PID) dari proses server yang ingin kita pantau. Kemudian, kita dapat menggunakan psutil untuk mendapatkan informasi tentang proses tersebut. Ubah kode Anda menjadi:

    import os
    import time
    import platform
    import psutil
    from rich import print
    from rich.panel import Panel
    from rich.live import Live
    from pyfiglet import Figlet

    def clear_screen():
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

    def get_process_metrics(pid):
        try:
            process = psutil.Process(pid)
            cpu_usage = process.cpu_percent()
            memory_usage = process.memory_percent()
            return cpu_usage, memory_usage
        except psutil.NoSuchProcess:
            return None, None

    def display_dashboard(pid):
        f = Figlet(font='slant')
        dashboard_title = f"[bold magenta]{f.renderText('Server Monitor')}[/bold magenta]"

        cpu_usage, memory_usage = get_process_metrics(pid)

        if cpu_usage is None or memory_usage is None:
            dashboard_content = "[bold red]Proses tidak ditemukan.[/bold red]"
        else:
            dashboard_content = f"""
            [bold blue]Memantau proses dengan PID:[/bold] {pid}

            [bold]Penggunaan CPU:[/bold] {cpu_usage}%
            [bold]Penggunaan Memori:[/bold] {memory_usage}%
            """
        return Panel(dashboard_content, title="Metrik Server")

    process_pid = int(input("Masukkan PID proses server yang ingin Anda pantau: "))

    with Live(screen=False) as live:
        while True:
            live.update(display_dashboard(process_pid))
            time.sleep(1)
    

Menampilkan Status Proses, Penggunaan CPU, dan Memori

Ini akan menampilkan status proses, penggunaan CPU, dan memori dari proses server yang Anda pantau.

12. Kesimpulan

Ringkasan Manfaat Menggunakan Dasbor CLI

Dasbor CLI menawarkan cara yang efisien, dapat diakses, dan terfokus untuk memantau aplikasi, sistem, dan proses. Dengan menggunakan perpustakaan rich dan pyfiglet, Anda dapat membuat dasbor CLI yang menarik secara visual dan informatif.

Langkah Selanjutnya dan Sumber Daya

Ini hanyalah permulaan dari apa yang mungkin dengan dasbor CLI. Ada banyak cara untuk meningkatkan dasbor Anda, seperti menambahkan lebih banyak metrik, visualisasi, dan interaktivitas. Berikut adalah beberapa sumber daya untuk membantu Anda lebih jauh:

• Dokumentasi rich: https://rich.readthedocs.io/en/latest/
• Dokumentasi pyfiglet: http://www.figlet.org/
• Dokumentasi psutil: https://psutil.readthedocs.io/en/latest/

Semoga panduan ini bermanfaat. Selamat membuat dasbor!