PySizer、Heapy、memory_profiler のうち、どの Python メモリ プロファイラーを使用する必要がありますか?

推奨される Python メモリ プロファイラー

概要

Python アプリケーションのメモリ消費問題の特定と対処パフォーマンスの最適化には重要です。この記事では、2 つのオープンソース メモリ プロファイラー、PySizer と Heapy をレビューし、詳細とコード変更要件の基準に基づいて適切なツールを選択するのに役立つ、memory_profiler というモジュールを紹介します。

PySizer と Heapy

PySizer と Heapy は、Python のメモリ使用量に関する洞察を提供するオープンソースのメモリ プロファイラーです。オブジェクトとコードブロック。ただし、PySizer を実行するにはコードの変更が必要ですが、Heapy は未変更のコードをプロファイリングできます。

memory_profiler

memory_profiler モジュールは、別のアプローチを提供する別のオープンソース メモリ プロファイラーです。 。関数を @profile で修飾し、メモリ使用量の行ごとのレポートを出力します。他のプロファイラーほど詳細ではありませんが、memory_profiler は、コードを変更することなくメモリ消費の概要を提供します。

基準: 詳細とコードの変更

詳細に関しては、PySizerおよび Heapy は、memory_profiler よりもメモリ割り当てに関する詳細な情報を提供します。ただし、これには、コードの変更や、memory_profiler の場合の psutil などの外部ライブラリが必要になるという代償が伴います。

推奨事項

非常に詳細なメモリ プロファイリングを求める人向けコードを変更しない場合は、PySizer と Heapy が適切なオプションです。ただし、コードの変更が懸念され、メモリ使用量の概要を簡単に把握できれば十分な場合は、memory_profiler を選択することをお勧めします。デコレータベースのアプローチは、メモリ消費に関する洞察を得るために便利で侵襲性を最小限に抑えたソリューションを提供します。

以上がPySizer、Heapy、memory_profiler のうち、どの Python メモリ プロファイラーを使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。