跟踪Python的会话内存使用情况:使用Tracemem
Python会话内存使用情况跟踪:使用Tracemem技术
PYTHON PROGRAMMING(Python编程)
Tracemem是一个轻量级库,可帮助您跟踪Python会话的全部内存。
Tracemem
是一个轻量级的Python性能分析工具,允许您在特定时刻测量Python会话的全部内存使用情况,并跟踪后续的更改。这可以用于调试代码的内存问题,或者简单记录内存使用情况。Tracemem
的功能集非常有限,因此它是一个非常轻量级的工具,对会话的内存影响很小。然而,像任何内存性能分析工具一样,它可能会对程序执行时间产生重大影响。
在内部,该软件包是对pympler.asizeof.asizeof()
的封装,pympler
是一个测量Python会话内存使用的函数。这意味着tracemem
提供了一个简单的API来跟踪和评估会话内存。
这种简洁性是有代价的。您不能使用此工具来测量特定函数、对象或代码片段的内存使用情况。如果您的需求超出了仅评估会话内存,您可以使用其他工具,例如:
pympler
memory_profiler
perftester
memray
当然,还有一些典型的Python性能分析工具,您可以在这里阅读更多内容:
Python性能分析工具
源代码:Lib/profile.py和Lib/pstats.py 介绍性能分析工具:cProfile和profile导致确定性…
docs.python.org
虽然我通常依赖于内置的cProfile
Python性能分析工具,但line profiler
包提供了一种逐行分析的强大工具。
Tracemem
的API在Python中有些非典型,但这是为了保持工具的简单和轻量化而做出的明确决策。这种不寻常的API也源于tracemem
是一个通常用于调试的性能分析工具。因此,对语法(或者更确切地说,导入)的不同处理不应造成任何重大问题。
本文深入介绍了tracemem
的基础知识,并演示了如何利用它来监视整体情况…