Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中panda...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.memory_usage方法的使用。 Python pandas.DataFrame.memory_u...
@profile def allocate_memory(n, count): The @profile decorator is applied to the allocate_memory function to enable memory profiling. large_string = "a" * (n * n) A large string is created in each iteration, causing memory usage to increase. $ python -m memory_profiler mem_prof.py ...
importresourceimportpsutildefget_memory_usage():# 使用 resource 模块获取内存使用情况usage=resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)print(f"Memory usage:{usage.ru_maxrss}bytes")# 使用 psutil 模块获取内存占用率mem=psutil.virtual_memory()print(f"Memory usage percentage:{mem.percent}%")if__name__=="...
%%file demo.py from memory_profiler import profile @profile def addition(): a = [1] * (10 ** 1) b = [2] * (3 * 10 ** 2) sum = a+b return sum 现在,我们可以调用该函数 from demo import addition %memit addition() #Output Line # Mem usage Increment Line Contents === 2 36....
memory_usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss / (1024 * 1024) # 转换为MB print(f"当前进程内存占用:{memory_usage:.2f} MB") ``` 3. 优化内存占用率的实用技巧 除了监控内存占用率外,优化内存使用也是关键。以下是一些常见的优化技巧: ...
print(f"Memory Usage: {memory_info.percent}%") ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 4. 实时监控内存使用率 为了实时监控内存使用情况,我们可以创建一个循环,定期获取并打印内存使用率。 示例代码: ```python import time def monitor_memory(interval=5):while True:memory_info = psutil....
print(f"Virtual Memory Size(VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
def memory_usage_psutil(): # return the memory usage in MB import psutil,os process = psutil.Process(os.getpid()) mem = process.memory_info()[0] / float(2 ** 20) return mem 发现进程的内存占用一直再上涨,而这从逻辑上来说是不正常的,所以想到程序可能发生了Memory Leak。 python程序的Mem ...
Usage line-by-line memory usage The line-by-line memory usage mode is used much in the same way of theline_profiler: first decorate the function you would like to profile with@profileand then run the script with a special script (in this case with specific arguments to the Python interpre...