@memory_profiler.profile def function_example(n):return [i * n for i in range(10000)]if __name__ == "__main__":function_example(2)】这个例子中，我们定义了一个函数，它接受一个参数并返回一个列表。通过`memory_profiler`，我们可以分析函数调用时的内存使用。小贴士 - 当你在分析内存使用时，...
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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...
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_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是监控python进程的神器,它可以分析出每一行代码所增减的内存状况。 回到顶部 1. 入门例子 #del3.py importtime @profiledefmy_func(): a= [1] * (10 ** 6) b= [2] * (2 * 10 ** 7) time.sleep(10)delbdelaprint"+++++"if__name__=='__main__': my_func...
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...
memory_profiler用于分析Python程序的内存使用情况。 安装: 使用方法: 在代码中使用装饰器,然后运行你的代码。 from memory_profiler import profile@profiledef my_function():# 运行你的代码 常用命令: 无特定的命令,但可以使用装饰器来指定需要分析的函数。