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

一、项目目录结构及介绍

内存分析器（Memory Profiler）项目的目录结构如下：

• .github/
  • 存放与GitHub操作相关的配置文件。
• examples/
  • 包含使用内存分析器的示例代码。
• images/
  • 存放项目相关的图片文件。
• test/
  • 包含项目的单元测试代码。
• .gitignore
  • 指定Git忽略的文件和目录。
• COPYING
  • 包含项目的许可证信息。
• Makefile
  • 包含项目的构建指令。
• README.rst
  • 项目的主要说明文件，包含项目的描述、安装和使用方法。
• README_DEV.rst
  • 面向开发者的项目说明文件，可能包含开发指南和贡献指南。
• memory_profiler.py
  • 内存分析器的主模块文件。
• mprof.py
  • 内存分析器命令行工具的脚本文件。
• pyproject.toml
  • 包含项目元数据和依赖关系的配置文件。
• setup.cfg
  • 包含项目打包配置的文件。
• setup.py
  • 项目安装和打包用的Python脚本。

二、项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过命令行工具mprof.py进行。该工具提供了多种子命令，例如run、plot、list、clean和rm等，用于运行脚本、绘制内存使用图、列出内存使用文件、清理内存使用文件和移除特定内存使用文件。

例如，要运行一个Python脚本并记录内存使用情况，可以使用以下命令：

mprof run <script>

随后，可以使用以下命令绘制内存使用图：

mprof plot

三、项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过setup.cfg和pyproject.toml文件进行。

• setup.cfg文件包含项目的打包配置，如项目名称、版本、作者、依赖项等。

• pyproject.toml文件包含项目元数据和依赖关系，它是Python项目的新式配置文件，可以替代传统的setup.py文件。

这些配置文件在安装和打包项目时自动使用，无需手动修改。如果需要自定义项目配置，可以参考Python打包用户指南进行修改。

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