MySQL是一個流行的關系型數據庫管理系統，用于存儲和管理許多Web應用程序的數據。在MySQL中，QPS是查詢每秒執行次數的計量單位。監控MySQL的QPS可以幫助我們了解數據庫的性能和使用情況，并調整相關配置以提高性能。

下面是一個Python腳本，通過MySQL命令行工具和PyMySQL模塊連接到數據庫并獲取MySQL QPS：

import pymysql
import os
def query(qps_time):
# MySQL命令行獲取QPS
command = f"mysqladmin -uroot -ppassword extended-status | \
grep 'Queries' | \
awk '{{print $$2}}'"
# 使用os.popen()運行命令并讀取輸出
result = os.popen(command).readlines()
# 根據當前時間戳輸出QPS
timestamp = int(time.time())
output = f"{timestamp},{result}"
# 寫入輸出文件
with open(f"qps-{qps_time}.csv", "a+") as f:
f.write(output)
# 關閉文件句柄
f.close()
def main():
# MySQL數據庫連接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test', charset='utf8mb4')
# PyMySQL游標
cursor = conn.cursor()
# 查詢語句
sql = "SELECT COUNT(*) FROM users"
# 獲取當前時間戳
qps_time = int(time.time())
# 查詢語句執行計數器
counter = 0
# 持續執行查詢語句并記錄執行時間和結果數
while True:
# 執行查詢語句
cursor.execute(sql)
# 記錄查詢語句執行數量
counter += 1
# 按照一定時間間隔運行查詢語句（例如每秒一次）
time.sleep(1)
# 每隔一定時間獲取查詢語句的執行次數
if counter % 10 == 0:
query(qps_time)
# 關閉MySQL數據庫連接
cursor.close()
conn.close()
if __name__ == "__main__":
main()

上述代碼通過MySQL命令行工具獲取數據庫的查詢次數，并將結果寫入CSV文件中。然后通過PyMySQL模塊連接到數據庫，運行一個無限循環的查詢語句。每隔一定時間，記錄查詢語句執行的數量，并將結果寫入CSV文件。通過分析CSV文件，我們可以了解數據庫的QPS情況。