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...
importsysimportpsutildefprint_memory_usage():# 使用sys模块获取内存使用情况memory_usage_sys=sys.getsizeof(0)print(f"Memory usage (sys):{memory_usage_sys}bytes")# 使用psutil库获取内存使用情况process=psutil.Process()memory_usage_psutil=process.memory_info().rssprint(f"Memory usage (psutil):{memo...
print(f"Virtual Memory Size (VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
print(memory_usage_psutil()) 用如下命令运行程序 1 python -m memory_profiler main.py 可以看到程序执行完成后,输出结果如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Line # Mem usage Increment Line Contents === 12 28.570 MiB 0.000 MiB @profile 13 def main(): 14 28.570 MiB 0.000 MiB obj = [] 15 106...
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(getrefcount(a)) 垃圾回收机制 当Python中的对象越来越多,它们将占据越来越大的内存。不过不用太担心Python的体形,它会乖巧的在适当的时候启动垃圾回收(garbage collection),将没用的对象清除。 从基本原理上,当Python的某个对象的引用计数降为0时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了...
安装好memory_profiler库以后,直接使用注解的方式进行测试 frommemory_profilerimportprofile@profiledefbase_func1():forninrange(10000):print('当前n的值是:{}'.format(n)) base_func1()# Line # Mem usage Increment Occurrences Line Contents# ===# 28 45.3 MiB 45.3 MiB 1 @profile# 29 def base_fun...
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_thread.result()的调用将被阻塞,直到分析函数完成并获得其结果,此时我们可...
>>>frommemory_profilerimportmemory_usage>>>mem_usage=memory_usage(-1,interval=.2,timeout=1)>>>print(mem_usage) [7.296875,7.296875,7.296875,7.296875,7.296875] Here I've told memory_profiler to get the memory consumption of the current process over a period of 1 second with a time interval...
2.2.3 使用(Usage) 对象在程序运行过程中被使用,包括读取、修改其属性或调用其方法。在此期间,引用计数机制会跟踪有多少个引用指向该对象。 2.2.4 引用变化(Reference Counting Changes) 增加引用:当其他变量也指向同一个对象时,该对象的引用计数会增加。