pip install memory_profiler#Load its magic function %load_ext memory_profiler from memory_profiler import profile memory_profiler可以完成以下的工作: 1、查找一行的内存消耗 我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit %memit x = 10+5 #Output peak memory: 54.01 MiB, increment: 0.27 MiB 这里,峰值...
pip install memory_profiler#Loadits magicfunction%load_ext memory_profilerfrommemory_profiler import profile 1. 2. 3. memory_profiler可以完成以下的工作: 1、查找一行的内存消耗 我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit 复制 %memit x = 10+5#Outputpeak memory: 54.01 MiB, increment: 0.27 MiB 1...
pipinstallmemory_profiler#Load its magic function%load_extmemory_profilerfrommemory_profilerimportprofile memory_profiler可以完成以下的工作: 1、查找一行的内存消耗 我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit %memitx=10+5#Outputpeakmemory:54.01MiB,increment:0.27MiB 这里,峰值内存(peak memory)是运行此代码...
monitor.keep_measuring = False max_usage = mem_thread.result() print(f"Peak memory usage: {max_usage}") ThreadPoolExecutor为提交要在线程中执行的任务提供了一种方便的方法。我们向执行程序提交两个任务——监视器和my_analysis_function(如果分析函数需要额外的参数,可以通过提交调用传入它们)。 对fn_thre...
importpsutil# 获取内存使用情况memory=psutil.virtual_memory()memory_peak=memory.peak/(1024*1024)print("服务器内存峰值: %.2f MB"%memory_peak) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个示例中,我们使用psutil.virtual_memory()函数来获取服务器的内存使用情况。然后,我们通过memory.peak属性获取内存峰值,并将其...
from memory_profiler import profile memory_profiler可以完成以下的工作: 1、查找一行的内存消耗 我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit %memit x = 10+5 #Output peak memory: 54.01 MiB, increment: 0.27 MiB 这里,峰值内存(peak memory)是运行此代码的进程消耗的内存。增量只是由于添加这行代码而需要/...
tracemalloc.start()my_complex_analysis_method()current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()print(f"Current memory usage is {current / 10**6}MB; Peak was {peak / 10**6}MB")tracemalloc.stop() 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 调用tracemplugin .start()启动跟踪进程。在进行跟踪时,您可以询问...
fs=[exe.submit(work_no_shared_memory, np_array)for_inrange(cpu_count())]for_inas_completed(fs):pass#Check memory usagecurrent, peak =tracemalloc.get_traced_memory()print(f"Current memory usage {current/1e6}MB; Peak: {peak/1e6}MB")print(f'Time elapsed: {time.time()-start_time:.2f...
1.1 Memory类 Joblib库的Memory类支持通过记忆模式,将函数的计算结果存储起来,以便在下次使用时直接调用。这种机制的优势在于加速计算过程、节约资源以及简化管理。 Memory类构造函数如下: classjoblib.Memory(location=None,backend='local',mmap_mode=None,compress=False,verbose=1,bytes_limit=None,backend_options=None...
()-start_timecurrent,peak=tracemalloc.get_traced_memory()tracemalloc.stop()print(f"\nFunction: {func.__name__} ({func.__doc__})"f"\nMemory usage: {current / 10**6:.6f} MB"f"\nPeak memory usage: {peak / 10**6:.6f} MB"f"\nDuration: {duration:.6f} sec"f"\n{'-'*40}...