memory_profiler是第三方平臺(tái)控制模塊,用以監(jiān)控進(jìn)度的運(yùn)行內(nèi)存耗費(fèi)及其python程序流程運(yùn)行內(nèi)存耗費(fèi)的一行行剖析。本文運(yùn)用memory_profiler查詢程序執(zhí)行占內(nèi)存狀況,有興趣的話可以認(rèn)識(shí)一下
介紹
memory_profiler是第三方平臺(tái)控制模塊,用以監(jiān)控進(jìn)度的運(yùn)行內(nèi)存耗費(fèi)及其python程序流程運(yùn)行內(nèi)存耗費(fèi)的一行行剖析。是一款純python模塊,取決于psutil控制模塊。
組裝
pipinstallmemory_profiler
操作方法
1、根據(jù)裝飾器運(yùn)作
profile deffunc1():
2、根據(jù)cmd運(yùn)作
python-mmemory_profilertest_code.py
實(shí)例網(wǎng)站源碼:
#-*-coding:utf-8-*- #time:2022/6/1121:17 #file:test_code.py #微信公眾號(hào):輕松玩測(cè)試開(kāi)發(fā) frommemory_profilerimportprofile loop=50000 profile deffunc1(): s1=[iforiinrange(loop)] s2=[] foriinrange(loop): ifi&1==1: s2.append(i) result=sum(s1)+sum(s2) dels1 dels2 returnresult if__name__=='__main__': result=func1() print(result)
方式1運(yùn)作結(jié)論:
方式2運(yùn)作結(jié)論:
填補(bǔ)
今天小編為大家整理了一下memory_profiler的某些應(yīng)用
1、打印圖片結(jié)論到終端設(shè)備上
#coding:utf8 frommemory_profilerimportprofile profile deftest1(): c=list() foriteminrange(10000): c.append(item) if__name__=='__main__': test1()
結(jié)論如下
Filename:D:/python/test_sip/test_check_es.py Line#MemusageIncrementLineContents ================================================ 47416.6MiB16.6MiBprofile 475deftest1(): 47616.6MiB0.0MiBc=list() 47717.0MiB0.0MiBforiteminrange(10000): 47817.0MiB0.1MiBc.append(item)
2、界定導(dǎo)出到材料,界定結(jié)論保留下來(lái)小數(shù)位
#coding:utf8 frommemory_profilerimportprofile profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+')) deftest1(): c=list() foriteminrange(10000): c.append(item) if__name__=='__main__': test1()
結(jié)論如下
Filename:D:/python/test_sip/test_check_es.py Line#MemusageIncrementLineContents ================================================ 47416.5391MiB16.5391MiBprofile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+')) 475deftest1(): 47616.5430MiB0.0039MiBc=list() 47716.8906MiB0.0039MiBforiteminrange(10000):
綜上所述,這篇文章就給大家介紹到這里了,希望可以給大家?guī)?lái)幫助。
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文章內(nèi)容主要是詳細(xì)介紹了pythonmemory_profiler庫(kù)制作器和迭代器cpu占用的時(shí)間分析,文章內(nèi)容緊扣主題進(jìn)行詳盡的基本介紹,感興趣的朋友可以了解一下 不進(jìn)行計(jì)算時(shí),生成器和list空間占用 importtime frommemory_profilerimportprofile profile(precision=4) deflist_fun(): start...
摘要:使用的命令盡管如此,裝飾器和模塊都是基于的。這個(gè)模塊首先應(yīng)該被安裝,使用命令下一步,你需要指定你想使用裝飾器評(píng)估哪個(gè)函數(shù)你不需要把它到你的文件中。安裝也建議安裝包,使得模塊運(yùn)行的更快類似的方式,使用裝飾器來(lái)標(biāo)記哪個(gè)函數(shù)被跟蹤。 本文的作者是 Marina Mele,原文地址是 7 tips to Time Python scripts and control Memory & C...
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