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from memory_profiler import profile import time @profile def function1(): n = 100000 a = [1] * n time.sleep(1) return a @profile def function2(): n = 200000 b = [1] * n time.sleep(1) return b if __name__ == "__main__": function1() function2() 之后运行脚本并查看(!
memory_profiler是第三方模块,需要安装才能使用 1 pip3.6.exeinstall memory-profiler 1、直接打印结果到终端上 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #coding:utf8 frommemory_profilerimportprofile @profile deftest1(): c=list() foriteminrange(10000): c.append(item) if__name__=='__main__': test1...
Memory Usage Journey 通过这个旅行图,我们可以清晰地看到优化前后程序的内存使用情况有所改善。 结论 通过使用memory_profiler模块,我们可以方便地分析Python程序的内存使用情况,并通过优化来减少内存占用。本文演示了如何使用memory_profiler模块来解决一个实际的内存问题,并通过序列图和旅行图展示了优化前后的内存使用情况变...
使用方法一: 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式: python -m memory_profiler memory_profiler_test.py 此方法缺点:在调试 和 实际项目运行时 要 增删 @profile 此装饰器 代码如下: #coding:utf8@profiledeftest1(): c=0foriteminxrange(100000): ...
memory_profilermemory_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...
使用memory_profiler库: memory_profiler是一个第三方库,可以用来分析Python代码的内存使用情况。 首先,需要安装memory_profiler库: 代码语言:txt 复制 pip install memory_profiler 代码语言:txt 复制 然后,可以使用@profile装饰器来分析函数的内存使用情况,例如: ...
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。 memory_profiler 有两种应用场景,三种使用方式。 两种应用场景分别是:逐行的内存使用分析,时间维度的内存使用分析。后面再详细说。
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...
pip install memory_profiler 如何使用memory-profiler 装饰器方式: 你可以使用@profile装饰器来标记需要监控的函数。例如: frommemory_profilerimportprofile@profiledefmy_function():# 你的代码passmy_function() 运行时,程序会输出内存使用情况。 命令行工具: 你也可以使用命令行工具mprof来分析整个脚本的内存使用情况...