This is a python module for monitoring memory consumption of a process as well as line-by-line analysis of memory consumption for python programs. It is a pure python module and has the psutil module as optional (but highly recommended) dependencies. memory_profiler是监控python进程的神器,它可以...
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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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: ...
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'...
memory_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装饰器,然后运行...
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 ...
前几天一直在寻找能够输出python函数运行时最大内存消耗的方式,看了一堆的博客和知乎,也尝试了很多方法,最后选择使用memory_profiler中的mprof功能来进行测量的,它的原理是在代码运行过程中每0.1S统计一次内存,并生成统计图。 具体的使用方式如下: 首先安装memory_profiler和psutil(psutil主要用于提高memory_profile的性能...
用memory_profiler发现内存不再继续增大,interesting!其实把plt.show()改成plt.close()也可以防止内存不断增大。具体原因肯定是python 的内存回收机制规则导致的。 总结 以上所述是小编给大家介绍的python内存监控工具memory_profiler和guppy的用法详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复...
python -m memory_profiler example.py 使用装饰器,import memory_profiler。给目标函数加上 @profile 装饰器,import memory_profiler,执行时不需要传递参数。 from memory_profiler import profile @profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6) b = [2] * (2 * 10 ** 7) del b return a python...