我们可以使用sys模块中的getsizeof函数来获取对象的大小,通过这个函数,我们可以读取代码运行所占用的内存大小。 importsysdefget_memory_usage(obj):returnsys.getsizeof(obj)# 示例代码data=[1,2,3,4,5]memory_usage=get_memory_usage(data)print(f"数据集占用的内存大小为:{memory_usage}字节") 1. 2. 3....
1. 整体流程 首先,我们需要通过Python的psutil库来获取系统中运行的进程信息,然后找到目标进程,最后获取该进程的显存占用情况。 下面是整个流程的步骤表格: erDiagram Process --> Target Process: 选择目标进程 Target Process -- psutil: 使用psutil库获取进程信息 psutil --> Memory Usage: 获取显存占用情况 2. ...
原文地址:Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用
4. memory_profiler 与line_profiler类似，memory_profiler提供代码的逐行内存使用情况。要安装它需要使用pi...
memory_usage = psutil.virtual_memory().percent print(f"当前内存占用率:{memory_usage}%") ``` 2.2 使用resource库 [resource]是Python标准库中的一个模块,可以获取当前进程的资源使用情况,包括内存占用。 ```python import resource # 获取当前进程的内存占用情况(单位:字节) ...
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: ...
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...
1 def memory_usage(): 2 mem_available = psutil.virtual_memory().available 3 mem_process = psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss 4 return round
# Comparing memory usagememory_without_slots = sys.getsizeof(me) + sys.getsizeof(me.__dict__)memory_with_slots = sys.getsizeof(me_with_slots)# __slots__ classes don't have __dict__ print(memory_without_slots, memory_with_slots)# 152 48print(me.__dict__)# {'name': 'Yang',...
defmonitor_memory_usage():process=psutil.Process()memory_usage=process.memory_info().rss/1024/1024# 获取内存使用情况(MB)returnmemory_usageprint("Memory Usage:",monitor_memory_usage(),"MB") 并发和异步编程中的内存管理 线程安全的内存管理:在多线程环境中,需要注意内存管理的线程安全性,避免出现竞态条...