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...
frommemory_profilerimportprofile@profiledefmemory_leak_example():a=[]foriinrange(100000):a.append(i)returnaif__name__=="__main__":memory_leak_example() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在这个示例中,我们定义了一个名为memory_leak_example的函数,该函数通过一个循环创建了一个...
AI检测代码解析 # example.pyfrommemory_profilerimportprofile@profiledefread_file(filename):data=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf:data.append(line.strip())returndata@profiledefprocess_data(data):processed_data=[x.upper()forxindata]returnprocessed_dataif__name__=='__main__':filename='l...
Python的内存检测工具:Memory Profilerjopen 10年前 简介 memory_profiler用于监视进程的内存消耗,以及基于行的内存消耗的分析。这是一个纯Python模块,依赖psutil,尤其是在Windows下。 快速入门 example.py: @profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6) b = [2] * (2 * 10 ** 7) del b return...
运行脚本时需传入-m memory_profiler参数 $ python -m memory_profiler example.py 以上命令输出如下 Line # Mem usage Increment Line Contents === 3 @profile 4 5.97 MB 0.00 MB def my_func(): 5 13.61 MB 7.64 MB a = [1] * (10 ** 6) 6 166.20 MB 152.59 MB b = [2] * (2 * 10 ...
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'...
MemoryprofilerforPythonapplications Run`memray run`togenerateamemoryprofilereport,thenuseareportercommand suchas`memray flamegraph`or`memray table`toconverttheresultsintoHTML. Example: $python3-mmemrayrun-ooutput.binmy_script.py $python3-mmemrayflamegraphoutput.bin ...
Execute the code passing the option-m memory_profilerto the python interpreter to load the memory_profiler module and print to stdout the line-by-line analysis. If the file name was example.py, this would result in: $ python -m memory_profiler example.py ...
@profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6) b = [2] * (2 * 10 ** 7) del b return a if __name__ == '__main__': my_func() 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...
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 example.py 时间维度的内存使用分析。使用 mprof 执行程序在时间维度分析进...