如何分析 Python 中的内存使用情况？

分析 Python 中的内存使用情况

背景：

在探索算法及其性能时，优化代码以提高内存效率变得至关重要。要实现这一目标，监控内存使用情况至关重要。

Python 内存分析：

Python 提供了用于运行时分析的 timeit 函数。然而，对于内存分析，Python 3.4 引入了tracemalloc 模块。

使用tracemalloc：

使用tracemalloc 分析内存使用情况：

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)

其他方法：

1。后台内存监视器线程：

此方法创建一个单独的线程，在主线程执行代码时定期监视内存使用情况：

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。使用 /proc/self/statm（仅限 Linux）：

在 Linux 上，/proc/self/statm 文件提供详细的内存使用统计信息，包括：

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

以上是如何分析 Python 中的内存使用情况？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！