Python程序运行内存的查看

目录

• 内存分析器Memory Profiler
  
• 对象
  
  
  
  • 代码及结果
    
  
  
• 函数
  
  
  
  • 代码及结果
    
  • 结果解读
    
  
  
• 程序整体基于时间的内存使用
  
  
  
  • mprof使用
    
  • 代码及结果
    
  
  
• python查看内存使用
  

在运行代码时，我们常常想要知道代码运行内存占用情况。很多情况下我们想知道是不是自己哪个循环写的太繁琐了，或者是在哪一步可以用更小的内存来实现等。所以需要我们对程序整体、某一部分代码、某一变量运行内存使用有更直观的了解。
在本地运行代码如PyCharm和远程运行代码如VScode中都是如何查看内存使用情况的？
内存分析器Memory Profiler

这是一个python模块，用于监控进程的内存消耗以及对python程序的内存消耗进行逐行分析。它是一个纯 python 模块，依赖于psutil模块。
pip 安装：pip install -U memory_profiler
对象

sys.getsizeof()——以字节为单位返回对象的大小。
sys.getsizeof只计算实际使用的内存大小，引用所消耗的内存大小不计算。sys.getsizeof只能作为计算内存大小的参考~
代码及结果

1. import sys
2. a = [0,1,2,3,4]*2
3. memory_a = sys.getsizeof(a)
4. print("a内存占用：%i字节"%memory_a)

复制代码

a内存占用：144字节

函数

如果想要对某一函数做性能分析，在需要做性能分析的函数前面加装饰器 @profile
代码及结果

1. from memory_profiler import profile
2. import time
4. @profile # 在需要做性能分析的函数前面加装饰器 @profile
6. def my_func1(c):
7.     a = [1] * (10 ** c)
8.     b = [2] * (2 * 10 ** 7)
9.     time.sleep(5)
10.     del b
11.     del a
12.     print("+++++++++")
14. def my_func2():
15.     p = [0,1,2,3,4,5]
16.     P = p*2
17.     print(P)
19. if __name__ == '__main__':
20.     c=6
21.     my_func1(c)
22.     my_func2()

复制代码

+++++++++
Filename: E:/平时笔记/test/memory_test.py

1. Line   Mem usage   Increment  Occurrences   Line Contents
3. 4     36.4 MiB     36.4 MiB           1   @profile # 在需要做性能分析的函数前面加装饰器 @profile
4. 5                                         
5. 6                                         def my_func1(c):
6. 7     44.1 MiB      7.6 MiB           1       a = [1] * (10 ** c)
7. 8    196.7 MiB    152.6 MiB           1       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
8. 9    196.7 MiB      0.0 MiB           1       time.sleep(5)
9. 10     44.1 MiB   -152.6 MiB           1       del b
10. 11     36.4 MiB     -7.6 MiB           1       del a
11. 12     36.4 MiB      0.0 MiB           1       print("+++++++++")

复制代码

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

如果想要将函数性能分析的结果保存到文件方便查看，可直接用
@profile(precision=4, stream=open("memory_profiler.log", "w+"))
结果解读

列名含义Mem usage内存占用情况Increment执行该行代码后新增的内存Occurences执行次数Line Contents行内容程序整体基于时间的内存使用

mprof使用

命令含义mprof run运行可执行文件，记录内存使用情况mprof plot绘制一个记录的内存使用情况（默认情况下，最后一个）mprof list以用户友好的方式列出所有记录的内存使用情况文件mprof clean删除所有记录的内存使用情况文件mprof rm删除特定记录的内存使用情况文件代码及结果

1. import time
3. def my_func1(c):
4.     a = [1] * (10 ** c)
5.     b = [2] * (2 * 10 ** 7)
6.     time.sleep(5)
7.     del b
8.     del a
9.     print("+++++++++")
11. def my_func2():
12.     time.sleep(5)
13.     p = [0,1,2,3,4,5]
14.     P = p*2
15.     print(P)
17. if __name__ == '__main__':
18.     c=6
19.     my_func1(c)
20.     my_func2()

复制代码

在PyCharm的终端（Terminal）输入：

1. mprof run memory_test.py

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[0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

1. mprof plot

复制代码

python查看内存使用

1. import psutil
2. import os
4. info = psutil.virtual_memory()
5. print(u'内存使用：',psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss)
6. print(u'总内存：',info.total)
7. print(u'内存占比：',info.percent)
8. print(u'cpu个数：',psutil.cpu_count())

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