首先,我们创建一个名为memory_usage.py的脚本文件,将上述获取显存的代码添加进去: AI检测代码解析 importpsutildefget_memory_usage():process_id=psutil.Process().pid process=psutil.Process(process_id)mem_info=process.memory_info()returnmem_info.rssif__name__=="__main__":memory_usage=get_memory_us...
defmain():cpu_usage=get_cpu_usage()# 调用获取CPU使用率的函数memory_usage=get_memory_usage()# 调用获取内存使用率的函数print(f"CPU 使用率:{cpu_usage}%")# 打印CPU使用率print(f"内存 使用率:{memory_usage}%")# 打印内存使用率 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 调用主函数以执行程序 最后,我们只...
# 获取当前进程的内存占用情况(单位:字节) memory_usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss / (1024 * 1024) # 转换为MB print(f"当前进程内存占用:{memory_usage:.2f} MB") ``` 3. 优化内存占用率的实用技巧 除了监控内存占用率外,优化内存使用也是关键。以下是一些常见的优化技巧: ...
print(f"Virtual Memory Size(VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.memory_usage方法的使用。
load_boston >>> data = load_boston() >>> data = pd.DataFrame(data['data']) >>> print(data.info(verbose=False, memory_usage='deep')) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 506 entries, 0 to 505 Columns: 13 entries, 0 to ...
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.memory_usage方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用...
importresourceimporttimedefmonitor_current_process_memory():whileTrue: mem_info = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)print(f"Memory usage:{mem_info.ru_maxrss /1024:.2f}MB") time.sleep(1)if__name__ =="__main__": monitor_current_process_memory() ...
2.2.3 使用(Usage) 对象在程序运行过程中被使用,包括读取、修改其属性或调用其方法。在此期间,引用计数机制会跟踪有多少个引用指向该对象。 2.2.4 引用变化(Reference Counting Changes) 增加引用:当其他变量也指向同一个对象时,该对象的引用计数会增加。
cpu_usage=resource_usage.overallCpuUsage memory_usage=resource_usage.guestMemoryUsage vm_object={"VMuuid": vm.config.uuid,"VMname": vm.name,"IStemp": vm.config.template,"VMPowerstat": vm.runtime.powerState,"VMcpu": vm.config.hardware.numCPU,"VMmemry": vm.config.hardware.memoryMB,"VMCpu...