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: 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_usage()print(f"...
我们可以使用resource模块中的getrusage()函数来获取当前进程的资源使用情况,然后计算出内存使用率。 下面是一个使用resource模块获取内存使用率的示例代码: importresourcedefget_memory_usage():usage=resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)total=usage.ru_maxrss/1024used=usage.ru_idrss/1024percent=(used/total)*...
# 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...
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() ...
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...
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。
通过ctypes 类库中的win32方法GetProcessMemoryInfo()获得当前进程的内存使用情况。该函数可以在32或者64位,python2.6+及python3.x之上都能有用。 """Functions for getting memory usage of Windows processes."""__all__= ['get_current_process','get_memory_info','get_memory_usage']importctypesfromctypes...
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 ...
(PIDs are usually positive) that means current process, that is, I'm getting the memory usage of the current Python interpreter. Thus I'm getting around 7MB of memory usage from a plain python interpreter. If I try the same thing on IPython (console) I get 29MB, and if I try the ...