Python内存分析 1. Python内存管理的基本概念 Python的内存管理主要由Python解释器自动进行,包括内存的分配和释放。Python使用了一种称为“内存池”的机制来管理小块内存的申请和释放,以提高内存分配的效率。对于大块的内存分配和释放,Python则依赖于底层操作系统的内存管理机制。 Python中的对象分配内存时,会首先检查内存...
这将输出my_function函数的内存使用情况。 使用objgraph库: objgraph是一个第三方库,可以用来分析Python代码中的对象图。 首先,需要安装objgraph库: 代码语言:txt 复制 pip install objgraph 代码语言:txt 复制 然后,可以使用objgraph库来分析Python代码中的对象图,例如: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 import ob...
a=list()# 堆内存中:存在一个对象 list(),一个变量a指向这个对象print(id(a))# 查看对象a的内存print(a)a.append("hello")print(id(a))print(a)输出:1357340489992[]1357340489992['hello'] 可变类型|不可变类型 思考题: nums=[12,13,14,"python",["hello","world"]]a=12print(id(a),id(nums[...
2. 函数的内存分析 当我们定义一个函数时,Python 会在内存中创建一个 函数对象。这个对象包含了以下信息: 函数代码:即函数体内的代码。 全局作用域:函数定义时所在的全局变量环境。 默认参数:函数的默认参数值。 闭包(如果存在):函数对外部变量的引用。 示例:函数的内存对象 def add(a, b): return a + b ...
该命令用于安装memory_profiler工具,用于分析Python程序的内存使用。 2. 编写需要分析的Python代码 为了进行有效的内存分析,首先需要有能展示内存占用的代码。下面是一个简单的示例: defallocate_memory(n):"""分配 n 个整数的内存"""return[iforiinrange(n)]# 返回一个包含 n 个整数的列表if__name__=="__...
1、内存分析 1.1、程序的运行 离不开对内存的操作,一个软件要运行,需要将数据加载到内存中,通过 CPU 进 行内存数据的读写,完成数据的运算。 1.2、程序中各种数据的存储位置 定义一个类,然后创建两个对象,分析在内存的位置。 class Person: '''自定义类型''' ...
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为你推荐以下几种 Python 内存分析工具: meliae:是一个 Python 进程内存占用监控、分析工具,它的安装需要依赖 pyrex 包。当 Python 程序占用内存很大,可能有内存泄露发生时,可以使用该工具来进行检测分析。 memory_profiler:是一个内存增量分析工具,可以分析函数代码每一行代码造成的内存增加情况。
Memray是一个由彭博社开发的、开源内存剖析器;开源一个多月,已经收获了超8.4k的star,是名副其实的明星项目。今天我们就给大家来推荐这款python内存分析神器。 Memray可以跟踪python代码、本机扩展模块和python解释器本身中内存分配,可以生成多种不同类型的报告,帮助您分析python代码内存使用情况。