usage [ˈju:sɪdʒ] 使用 version [ˈvɜ:ʃn] 版本 author [ˈɔ:θə(r)] 作者 int [int] 整型 char [tʃɑ:] 字符型 string [striŋ] 字符串类型 float [fləut] 单精度浮点类型 type [taip] 类型 bool ['bu:li:ən]布尔类型,真假 True [tru:] 真,正确的(成立...
如果你需要在单个函数中限制内存,memory_profiler是一个非常有用的工具。首先,你需要安装这个库: pipinstallmemory_profiler 1. 然后可以使用下面的代码来监控内存使用: frommemory_profilerimportmemory_usagedefmy_function():# 创建一个大数组return[0]*(10**7)mem_usage=memory_usage(my_function)print(f"内存...
下面是一个简单的示例代码,演示如何指定内存大小启动Python并执行程序: # 示例代码importsysdefmain():# 打印当前Python进程使用的最大内存print("Max memory usage:",sys.maxsize)if__name__=="__main__":main() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 为了测试指定内存大小的效果,我们可以使用以下步骤来...
class MemoryMonitor: def __init__(self): self.keep_measuring = True def measure_usage(self): max_usage = 0 while self.keep_measuring: max_usage = max( max_usage, resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss ) sleep(0.1) return max_usage 在这个类的实例上调用measure_usage()时,它...
DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None) info()函数的基本语法如上。下面是每个参数的详细解释: verbose:布尔值,决定是否显示所有列的信息。 buf:文件、字符串或缓冲区,输出信息将被写入其中。
defmonitor_memory_usage():process=psutil.Process()memory_usage=process.memory_info().rss/1024/1024# 获取内存使用情况(MB)returnmemory_usageprint("Memory Usage:",monitor_memory_usage(),"MB") 并发和异步编程中的内存管理 线程安全的内存管理:在多线程环境中,需要注意内存管理的线程安全性,避免出现竞态条...
memory usage: 6.0+ KBNone sepal_length sepal_width petal_length petal_widthcount 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000mean 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333std 0.828066 0.435866 1.765298 0.762238min 4.300000 2.000000 1.000000 0.10000025% 5.100000 2.8000...
max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change expanding nsmallest append attrs rmod bfill ndim rank floordiv unstack groupby skew quantile copy ne describe sort_index truediv mode dropna drop compare tz_convert cov equals memory_usage sub pad rename_axis ge mean...
('Using device:', device)print()#Additional Info when using cudaifdevice.type =='cuda':print(torch.cuda.get_device_name(0))print('Memory Usage:')print('Allocated:', round(torch.cuda.memory_allocated(0)/1024**3,1),'GB')print('Cached:', round(torch.cuda.memory_reserved(0)/1024**3...
@memory.cachedefcompute_func(arg1,arg2,arg3):passclassFoo(object):def__init__(self,args):self.data=Nonedefcompute(self):# 类中调用缓存的函数self.data=compute_func(self.arg1,self.arg2,40) 1.2 Parallel类 Joblib库的Parallel类用于简单快速将任务分解为多个子任务,并分配到不同的CPU核心或机器上...