如何有效地分析和监控 Python 中的内存使用情况？

如何分析 Python 中的内存使用情况？

分析 Python 中的内存使用情况

Python 3.4引入了tracemalloc模块来深入分析内存分配。要显示特定函数的内存分配统计信息：

from tracemalloc import start, take_snapshot, display_top

start()

# Code to profile memory usage

snapshot = take_snapshot()
display_top(snapshot)

随时间监控内存

要跟踪一段时间内的内存使用情况：

from collections import Counter
import time

def count_prefixes():
    counts = Counter()
    with open('/usr/share/dict/american-english') as words:
        words = list(words)
        for word in words:
            counts[word[:3]] += 1
            time.sleep(0.0001)
    return counts.most_common(3)

count_prefixes()
snapshot = take_snapshot()
display_top(snapshot)

使用单独的线程监控

在主线程运行时监控单独线程的内存使用情况：

from queue import Queue
from threading import Thread

def memory_monitor(queue):
    while True:
        try:
            command = queue.get(timeout=0.1)
            if command == 'stop':
                return
            snapshot = take_snapshot()
            print(datetime.now(), 'max RSS', getrusage(RUSAGE_SELF).ru_maxrss)
        except Empty:
            continue

queue = Queue()
monitor_thread = Thread(target=memory_monitor, args=(queue,))
monitor_thread.start()

try:
    count_prefixes()
finally:
    queue.put('stop')
    monitor_thread.join()

以上是如何有效地分析和监控 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！