Untuk melihat penggunaan memori skrip python, empat kaedah berikut boleh digunakan: 1. Gunakan PSUTIL untuk melihat jejak memori keseluruhan dengan cepat, sesuai untuk memasukkan pusat pemeriksaan untuk memerhatikan trend; 2. Gunakan tracemalloc untuk menganalisis sumber peruntukan memori dan mencari masalah kod tertentu; 3. Gunakan memori_profiler untuk melihat garis perubahan memori mengikut baris, sesuai untuk pengoptimuman prestasi; 4. Perhatikan petua seperti pemantauan biasa, perbezaan alam sekitar dan ujian perbandingan.
Ingin tahu bagaimana untuk memeriksa penggunaan memori skrip python? Malah, kaedah ini tidak rumit, kunci adalah memilih alat dan peluang yang betul.

1. Gunakan psutil
untuk melihat penggunaan memori keseluruhan dengan cepat
Jika anda hanya ingin memahami berapa banyak memori yang digunakan dalam proses python semasa, anda boleh menggunakan psutil
, perpustakaan pihak ketiga. Ia mudah dan mudah digunakan dan sesuai untuk penyelesaian masalah cepat.
Kaedah Pemasangan:

PIP Pasang PSUTIL
Contoh Penggunaan:
Import psutil def print_memory_usage (): proses = psutil.process () cetak (f "penggunaan memori: {process.memory_info (). rss / (1024 ** 2): 2f} mb") print_memory_usage ()
-
rss
menunjukkan saiz memori fizikal sebenar (unit adalah bait) - Hasil output lebih intuitif dalam unit MB
- Kaedah ini sesuai untuk memasukkan pelbagai pusat pemeriksaan semasa operasi skrip dan mengamati trend perubahan memori
2. Gunakan tracemalloc
untuk menganalisis sumber peruntukan memori
Jika anda mengesyaki kebocoran memori atau ingin melihat kod mana yang memperuntukkan banyak memori, tracemalloc
adalah alat yang baik dalam perpustakaan standard.

Cara membolehkan:
import tracemalloc tracemalloc.start () # ... jalankan beberapa kod ... snapshot = tracemalloc.take_snapshot () top_stats = snapshot.statistics ('lineno') untuk stat di top_stats: cetak (stat)
Output akan memaparkan jumlah peruntukan memori pada setiap fail dan nombor baris, yang mudah untuk meletakkan "pengguna besar memori".
- Disyorkan untuk menghidupkan hanya di mana ia perlu dianalisis untuk mengelakkan mempengaruhi prestasi
- Anda boleh menggunakan
filter_traces
untuk menapis panggilan perpustakaan sistem dan fokus pada kod anda sendiri.
3. Gunakan memory_profiler
untuk melihat perubahan memori setiap baris
Jika anda perlu melihat garis penggunaan memori mengikut baris seperti penganalisis masa, anda boleh mencuba memory_profiler
.
Pasang:
PIP Pasang Memory_profiler
Tambahkan penghias semasa menggunakan:
dari profil import memori_profiler @Profile def my_func (): A = [1]*(10 ** 6) B = [2] * (2 * 10 ** 7) del b Kembali a my_func ()
Jalankan arahan:
python -m memori_profiler your_script.py
Hasil output akan memberitahu anda perubahan memori sebelum dan selepas setiap baris dilaksanakan, yang sangat sesuai untuk pengoptimuman prestasi.
4. Langkah berjaga -jaga dan petua
- Sekiranya ia merupakan perkhidmatan jangka panjang, disyorkan untuk mencetak penggunaan memori secara teratur untuk memerhatikan sama ada terdapat trend pertumbuhan yang berterusan.
- Nilai memori yang dilaporkan oleh sistem operasi yang berbeza mungkin berbeza sedikit. Tidak banyak perbezaan antara Mac dan Linux, tetapi Windows kadang -kadang tidak tepat.
- Apabila membandingkan kaedah atau versi yang berbeza, lebih baik untuk menguji dalam persekitaran yang sama untuk mengelakkan faktor gangguan.
Pada dasarnya kaedah ini mempunyai kegunaan sendiri. Hanya pilih alat yang betul mengikut keperluan anda, dan tidak perlu menggunakannya setiap kali.
Atas ialah kandungan terperinci Cara memeriksa penggunaan memori skrip python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
