现在我们将使用Index.memory_usage()函数来查找idx对象的内存使用情况。 # finding the memory used by the idx objectidx.memory_usage() Python Copy 输出: 该函数返回的值是48,表明有48个字节的内存被使用。 例子#2:使用Index.memory_usage()函数来检查MultiIndex对象的内存使用情况。 # importing pandas as ...
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...
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。 原文地址:Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用...
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__=="...
首先,我们需要引入 Python 中的memory_profiler库。这个库可以帮助我们监测内存的使用情况。 # 导入内存监测库frommemory_profilerimportmemory_usage# 如果没有安装这个库,可以运行以下命令安装# pip install memory-profiler 1. 2. 3. 4. 5. 注释 这段代码将memory_profiler库引入到我们的程序中,以便我们可以使用...
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: ...
def get_cpu_usage(self): return psutil.cpu_percent(interval=0.5) def get_memory_usage(self): total_memory = psutil.virtual_memory().total used_memory = psutil.virtual_memory().used return total_memory, used_memory def get_disk_usage(self): total_disk_space = psutil.disk_usage('/').to...
print(f"Virtual Memory Size(VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
%%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....
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 ...