python 内存分配跟踪

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)

Fer*_*edo 3

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
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)