Bagaimanakah Saya Boleh Memprofilkan Penggunaan Memori dalam Python?

Memprofilkan Penggunaan Memori dalam Python

Latar Belakang:

Mengoptimumkan kod untuk kecekapan memori menjadi penting apabila meneroka algoritma dan prestasinya . Untuk mencapai matlamat ini, pemantauan penggunaan memori adalah penting.

Analisis Memori Python:

Python menyediakan fungsi timeit untuk pemprofilan masa jalan. Walau bagaimanapun, untuk analisis memori, Python 3.4 memperkenalkan modul tracemalloc.

Menggunakan tracemalloc:

Untuk memprofilkan penggunaan memori dengan tracemalloc:

import tracemalloc

# Start collecting memory usage data
tracemalloc.start()

# Execute code to analyze memory usage
# ...

# Take a snapshot of the memory usage data
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

# Display the top lines with memory consumption
display_top(snapshot)

Lain-lain pendekatan:

1. Thread Monitor Memori Latar Belakang:

Pendekatan ini mencipta utas berasingan yang memantau penggunaan memori secara berkala manakala utas utama melaksanakan kod:

import resource
import queue
from threading import Thread

def memory_monitor(command_queue, poll_interval=1):
    while True:
        try:
            command_queue.get(timeout=poll_interval)
            # Pause the code execution and record the memory usage
        except Empty:
            max_rss = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
            print('max RSS', max_rss)

# Start the memory monitor thread
queue = queue.Queue()
poll_interval = 0.1
monitor_thread = Thread(target=memory_monitor, args=(queue, poll_interval))
monitor_thread.start()

2. Menggunakan /proc/self/statm (Linux Sahaja):

Di Linux, fail /proc/self/statm menyediakan statistik penggunaan memori yang terperinci, termasuk:

Size    Total program size in pages
Resident    Resident set size in pages
Shared    Shared pages
Text    Text (code) pages
Lib    Shared library pages
Data    Data/stack pages

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memprofilkan Penggunaan Memori dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!