Hap*_*ing 5 python memory allocation
我的代码连续分配内存(每秒约 12kb)。8小时的运行时间,内存很大!
因此,我想跟踪我的 python 代码分配内存的时刻/代码行。
您可以使用处理后的代码行执行以下操作:
python -m trace --count -C ./tmp code.py
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这会生成一个视图,您可以在其中查看该行的执行频率。看起来像:
代码.封面
1: import sys
1: import os
1534: while 1:
1534: print "foo"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我需要这个来分配内存。如果可能的话像
1245 B import sys
893 B import os
17.46 KB import somecode
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
看起来这个问题已经在这里得到解答:Python内存分析器
也许这个可以帮助你:http ://pypi.python.org/pypi/memory_profiler
从文档中,执行将选项传递-m memory_profiler给 python 解释器的代码,以加载 memory_profiler 模块并将逐行分析打印到 stdout。如果文件名是 example.py,这将导致:
$ python -m memory_profiler example.py
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出如下:
Line # Mem usage Increment Line Contents
==============================================
3 @profile
4 5.97 MB 0.00 MB def my_func():
5 13.61 MB 7.64 MB a = [1] * (10 ** 6)
6 166.20 MB 152.59 MB b = [2] * (2 * 10 ** 7)
7 13.61 MB -152.59 MB del b
8 13.61 MB 0.00 MB return a
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