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
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: - **释放不需要的对象:** 及时释放不再使...
importpsutil# 获取CPU的总使用率cpu_usage=psutil.cpu_percent(interval=1,percpu=False)print("CPU使用率:{}%".format(cpu_usage))# 获取内存的总使用率memory_usage=psutil.virtual_memory().percentprint("内存使用率:{}%".format(memory_usage)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上面的代码首先...
importresourcedefprint_memory_usage():usage=resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)print(f"Memory usage:{usage.ru_maxrss}bytes")# 调用函数打印内存使用情况print_memory_usage() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的示例中,我们导入了resource模块,并定义了一个函数print_memory_usage()来获取程序的...
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...
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。
print(f"Virtual Memory Size(VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
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...
紧接着是Mem usage，这一列显示了当前行代码执行时的内存使用情况。而Increment则表示当前行代码与前一行代码相比，内存使用的增量。通过仔细分析这些数据，你可以找出哪些代码部分的内存占用相对较高，从而进行相应的优化。综上所述，memory_profiler作为Python的强大内存分析工具，能够深入剖析代码的内存使用状况，助力代码...
%%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....