Python自动监控服务器磁盘增长趋势并生成预测报告的核心是：定时采集（shutil.disk_usage+schedule）、线性回归拟合增长斜率（np.polyfit或scikit-learn）、生成简明文本报告（含当前使用率、日均增速、满盘预估时间及异常提示），辅以轻量部署与异常防护。
用 Python 自动监控服务器磁盘增长趋势并生成预测报告，核心在于三步：定时采集磁盘使用数据、拟合增长趋势（推荐线性回归）、基于模型外推生成可读报告。不依赖复杂平台，纯脚本 + 标准库就能落地。
用 shutil.disk_usage() 获取路径总空间、已用、可用字节，比调用 shell 命令更跨平台、更稳定。建议每小时采集一次 /（或关键挂载点），存为 CSV 文件，带时间戳和百分比。
used_pct = round(used / total * 100, 2)
2024-06-15 14:00:00,/data,82.34
把采集的 CSV 时间序列转成 DataFrame，将时间转为数值（如 Unix 时间戳或天数差），对「使用率」做线性拟合。重点不是追求高精度，而是识别是否持续上涨、大概多久会到 90%+ 预警线。
np.polyfit(x, y, 1) 也能快速获取斜率和截距，适合无额外依赖场景报告不追求美观，重在关键信息一眼可见：当前使用率、日均增长、预估满盘时间、最近异常波动提示。可每天凌晨自动生成并邮件发送（用 smtplib）或写入指定目录供查看。
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脚本本身无需服务化，放在目标服务器上后台运行即可。关键是要让它“活”下去：
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：采集频率要匹配业务节奏（日志服务器每小时够了，数据库服务器可能需要每 15 分钟），还有一定要加异常捕获——比如磁盘突然卸载、权限不足，脚本不能静默退出。
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