Python 中的記憶體分析器

1. 在 Python 中使用 Memory Profiler 模組監控記憶體消耗
2. 在 Python 中使用 guppy 模組監控記憶體消耗

記憶體分析器是監控程式碼塊記憶體消耗的模組。

當它們被建立時，它會顯示變數、物件、函式等所佔用的記憶體量。本文將使用 Memory Profiler 和 guppy 來分析 Python 的記憶體消耗。

在 Python 中使用 Memory Profiler 模組監控記憶體消耗

Memory Profiler 是 Python 中的一個開源模組，它顯示了逐行程式碼分析和每行程式碼消耗的記憶體量。

應該首先使用以下命令安裝它：

#Python 3.x
pip install -U memory_profiler

為了分析程式碼把函式裝飾器@profile 放在函式上面，我們需要分析。

#Python 3.x
from memory_profiler import profile
@profile
def myfunc():
    var_a = [1] * (10 ** 6)
    var_b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    del var_b
    del var_a
myfunc()

當我們執行程式碼以顯示記憶體消耗時，我們會將命令列引數 -m memory_profiler 傳遞給 Python 直譯器。

#Python 3.x
python -m memory_profiler filename.py

輸出：

正如我們所見，每行程式碼的行號、記憶體使用和記憶體都會增加。

在 Python 中使用 guppy 模組監控記憶體消耗

guppy 模組簡單易用，可用於記憶體分析。我們將在程式碼中的某個位置為 guppy 編寫程式碼以監控記憶體消耗。

應該首先使用以下命令安裝它：

#Python 3.x
pip install guppy3

要訪問 Python 的 heapy 物件，我們將呼叫 hpy()。我們將使用 setref() 標記一個參考點來監控記憶體消耗。

為了列印表格，我們將使用我們建立的堆物件呼叫 heap() 函式，並獲取消耗的總位元組數，我們訪問堆狀態的 size 屬性。

 #Python 3.x
from guppy import hpy
heap = hpy()
heap.setref()
heap_status1 = heap.heap()
print("Heap Size before creating objects:", heap_status1.size, " bytes\n")
print(heap_status1)
a=[]
for i in range(1000):
    a.append(i)
heap_status2 = heap.heap()
print("Heap Size after creating objects : ", heap_status2.size, " bytes\n")
print(heap_status2)

輸出：