The first column represents the line number of the code that has been profiled, the second column (Mem usage) the memory usage of the Python interpreter after that line has been executed. The third column (Increment) represents the difference in memory of the current line with respect to the...
结果会生成一个.dat文件,如"mprofile_20160716170529.dat",里面记录了内存随时间的变化,可用下面的命令以图片的形式展示出来: mprof plot 1. 8. API memory_profiler提供很多包给第三方代码,如 >>> from memory_profiler import memory_usage >>> mem_usage = memory_usage(-1, interval=.2, timeout=1) >...
使用memory_profiler是需要修改代码的,这里记录下以下两种使用方式: 1、不导入模块使用 @profile def my_func(): a = [1] * (10*6) b = [2] * (10*7) del b return a 完整代码如下:https://github.com/mike-zhang/pyExamples/blob/master/profileOpt/memoryProfile1/test1.py profile分析: python ...
它是一个依赖 psutil 模块的纯 Python 模块。 安装 pip install -U memory_profiler 参数注解 frommemory_profilerimportprofile@profiledefmy_func():a=[1]*(10**6)b=[2]*(2*10**7)delbreturnaif__name__=='__main__':my_func() Line # Mem usage Increment Line Contents === 3 @profile 4 ...
首先安装memory_profiler和psutil(psutil主要用于提高memory_profile的性能,建议安装)(可使用pip直接安装) $ pip install memory_profiler $ pip install psutil 2.2 用法 (1) 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式: python -m memory_profiler test.py ...
首先,我们需要安装memory_profiler模块。可以使用pip来安装: pipinstallmemory_profiler 1. 示例程序 假设我们有一个程序,它会读取一个大型文件,并将文件内容存储在一个列表中。然后,我们需要对这个列表进行一些处理。以下是这个示例程序的代码: # example.pyfrommemory_profilerimportprofile@profiledefread_file(filename...
@profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6) b = [2] * (2 * 10 ** 7) del b return a if __name__ == '__main__': my_func() 执行结果: #python -m memory_profiler example.py Filename: example.py Line # Mem usage Increment Line Contents === 1 10.539 MiB 0.000 Mi...
2、导入memory-profiler 在要查bug的代码py文件中，开头输入 frommemory_profilerimportprofile 在要测试的...
%%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....
%%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()#OutputLine# Mem usage Increment Line Contents=== 2 36.4 MiB...