import memory_profiler @memory_profiler.profile def list_example():创建一个大列表 a = list(range(1000000))return a if __name__ == "__main__":list_example()】运行上述代码后，你将在命令行中看到每个函数的内存使用情况。这可以帮助你了解不同操作的内存消耗。案例2：循环中的内存分析 在处理大型...
memory_profiler是Python的一个第三方库,其功能时基于函数的逐行代码分析工具 memory_profiler 是一个监控进程内存消耗的模块,也可以逐行分析 Python 程序的内存消耗。它是一个依赖 psutil 模块的纯 Python 模块。 安装 pip install -U memory_profiler 参数注解 frommemory_profilerimportprofile@profiledefmy_func():a...
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本文主要介绍了python内存分析工具: memory_profiler,可以展示每一行代码执行所增加的内存,方便做内存调优和排除bug memory_profiler是第三方模块,需要安装才能使用 1 pip3.6.exeinstall memory-profiler 1、直接打印结果到终端上 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #coding:utf8 frommemory_profilerimportprofile @pr...
首先,我们需要安装memory_profiler库。在终端中运行以下命令: AI检测代码解析 pipinstallmemory_profiler 1. 使用memory_profiler监控内存 memory_profiler提供了一个简单的方式来监控函数内存使用情况。我们可以通过在函数上方添加@profile装饰器来实现内存监控。以下是一个简单的示例: ...
memory_profilermemory_profiler是一个第三方库,用于测量Python代码的内存使用情况。它通过在代码中插入钩子函数来追踪对象的创建和销毁,从而提供详细的内存使用报告。使用memory_profiler可以检测出内存泄漏的位置和大小,帮助开发者优化代码。安装memory_profiler:pip install memory-profiler使用方法:在代码中添加@profile装饰...
Memory_profiler是一个Python模块,可以监视一个进程的内存消耗,甚至可以一行一行的分析Python程序的内存消耗。它纯粹是由Python实现,用户可选psutil模块(强烈推荐)作为依赖。 示例 用@profile修饰你需要监视的函数,这里my_func函数分配列表a和b,然后删除b @profile def my_func(): a ...
import pandas as pd import numpy as np import time from memory_profiler import memory_usage def pandas_example(): # Create a large dataset num_rows = 10**7 df = pd.DataFrame({ 'col1': np.random.randint(0, 100, size=num_rows), 'col2': np.random.random(size=num_rows), 'col3'...
下面是我用的两个内存监视工具,一个是按每行代码查看内存占用的工具memory_profiler,一个是查看占用内存前十位变量的工具guppy。 1. memory_profiler 首先是安装: pip install -U memory_profiler 然后用profile修饰想要查看的函数名:如: @profiledefmy_func(): ...
在Python中降低内存使用是一个多方面的问题,需要综合考虑多个策略。以下是一些具体的方法和建议,帮助你降低Python程序的内存使用: 分析Python程序的内存使用情况: 使用工具如memory_profiler来分析程序的内存使用情况。你可以通过添加装饰器来监控特定函数的内存消耗。 python from memory_profiler import profile @profile...