Python 進程可視化是一個非常有趣和實用的工具，通過可視化的方式展示程序中的進程和線程的狀態，可以讓開發者更加直觀地理解程序的運行狀況和優化程序的運行效率。

import psutil
import os
import time
p = psutil.Process(os.getpid())
print("進程信息：", p)
print("進程ID：", p.pid)
print("進程名稱：", p.name())
print("進程狀態：", p.status())
print("進程創建時間：", p.create_time())
print("進程的CPU時間信息：", p.cpu_times())
print("進程的內存信息：", p.memory_info())
while True:
time.sleep(2)
# 獲取系統所有進程的 CPU 使用率情況
for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent']):
print(proc.info)

以上代碼可以展示當前進程的信息，以及獲取系統中所有進程的 CPU 使用率情況，并且每隔 2 秒鐘刷新一次。通過這樣的方式可以實時監控和分析系統中進程的運行情況。

除了使用 psutil 這樣的第三方庫之外，Python 標準庫中也提供了一些用于操作進程和線程的模塊，比如 threading、multiprocessing 等等，這些模塊可以幫助我們更加容易地編寫多線程和多進程程序，并且也可以通過這些模塊來實現進程的可視化工具。

from multiprocessing import Process, Manager
import os
import time
def func(d):
while True:
d[os.getpid()] = os.getpid()
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
d = Manager().dict()
p = Process(target=func, args=(d,))
p.start()
while True:
time.sleep(2)
print(d)

以上代碼使用了 multiprocessing 模塊，創建了一個進程，并且在進程中不斷地向一個字典中添加數據，然后在主進程中對這個字典進行讀取和輸出，因此就可以實現一個簡單的進程可視化工具。

Python 進程可視化是一個非常有趣和實用的工具，通過使用這樣的工具可以更加方便地理解和調試程序，提高程序的可靠性和運行效率。