要按照每个命名空间监控资源，您可以使用Kubernetes的API来获取每个命名空间的资源信息，并使用Prometheus等监控工具来收集和展示这些信息。

以下是一个使用Python和Kubernetes API的示例代码，用于按照每个命名空间监控Pod资源的CPU使用率：

from kubernetes import client, config
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import time

# 加载Kubernetes配置文件
config.load_kube_config()

# 创建Kubernetes API客户端
v1 = client.CoreV1Api()

# 创建Prometheus指标
cpu_usage = Gauge('pod_cpu_usage', 'CPU usage per namespace', ['namespace'])

# 定义获取Pod资源的函数
def get_pod_metrics():
    # 获取所有命名空间
    namespaces = v1.list_namespace().items
    for ns in namespaces:
        namespace = ns.metadata.name
        # 获取命名空间下的所有Pod
        pods = v1.list_namespaced_pod(namespace).items
        for pod in pods:
            pod_name = pod.metadata.name
            # 获取Pod的CPU使用率
            cpu_usage_percent = pod.spec.containers[0].resources.usage['cpu']
            # 设置Prometheus指标的值
            cpu_usage.labels(namespace=namespace).set(cpu_usage_percent)

# 启动Prometheus指标的HTTP服务器
start_http_server(8000)

# 定期获取Pod资源的函数
def collect_metrics():
    while True:
        get_pod_metrics()
        time.sleep(60)  # 每分钟获取一次

# 运行定期获取Pod资源的函数
collect_metrics()

上述代码使用kubernetes和prometheus_client库来获取每个命名空间下的Pod资源信息，并将其存储为Prometheus指标。通过启动一个HTTP服务器，可以将这些指标提供给Prometheus进行监控和展示。

请注意，上述示例仅监控了Pod的CPU使用率，您可以根据需要修改代码来监控其他资源，如内存使用率、网络流量等。