内存分析器 Memory Profiler 使用教程

内存分析器 Memory Profiler 使用教程

memory_profiler Monitor Memory usage of Python code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memory_profiler

1. 项目介绍

内存分析器（Memory Profiler）是一个用于监控 Python 程序内存消耗的模块。它可以追踪 Python 解释器进程的内存使用情况，以及进行逐行内存消耗分析。该模块是一个纯 Python 实现，依赖于 psutil 模块。

2. 项目快速启动

首先，确保安装了 psutil 和 memory_profiler 模块。可以通过以下命令安装：

pip install psutil
pip install memory_profiler

2.1 使用 mprof 工具

mprof 是一个命令行工具，用于记录和绘制内存使用情况。

• 运行 Python 脚本并记录内存使用情况：

mprof run script.py

• 绘制内存使用情况的图表：

mprof plot

2.2 使用内存分析装饰器

在 Python 函数中使用 @profile 装饰器，可以逐行分析内存消耗。

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    a = [1] * (10 ** 6)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    del b
    return a

然后，运行脚本时，使用以下命令：

python -m memory_profiler script.py

2.3 分析结果

输出结果将包含以下内容：

Line #    Mem usage    Increment  Occurrences   Line Contents
============================================================
...

3. 应用案例和最佳实践

3.1 逐行内存分析

通过逐行内存分析，可以找出代码中内存消耗最大的部分，进而优化代码。

@profile
def my_large_function():
    # ... 代码 ...

3.2 时间基础的内存使用分析

可以使用 mprof 工具记录一段时间内内存使用情况，并通过图表进行分析。

mprof run --python python script.py
mprof plot

4. 典型生态项目

• psutil: 用于获取系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络）信息的跨平台库。
• line_profiler: 用于逐行分析 Python 函数性能的工具。
• matplotlib: 用于绘制图表的库，常与 memory_profiler 配合使用。

以上就是内存分析器（Memory Profiler）的使用教程。通过这个工具，可以更好地理解和优化 Python 程序的内存使用情况。

memory_profiler Monitor Memory usage of Python code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memory_profiler