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

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

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

from memory_profiler import profile
import time

@profile # 在需要做性能分析的函数前面加装饰器 @profile

def my_func1(c):
    a = [1] * (10 ** c)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    time.sleep(5)
    del b
    del a
    print(\"+++++++++\")

def my_func2():
    p = [0,1,2,3,4,5]
    P = p*2
    print(P)

if __name__ == \'__main__\':
    c=6
    my_func1(c)
    my_func2()

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

Line   Mem usage   Increment  Occurrences   Line Contents

 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
 5                                         
 6                                         def my_func1(c):
 7     44.1 MiB      7.6 MiB           1       a = [1] * (10 ** c)
 8    196.7 MiB    152.6 MiB           1       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
 9    196.7 MiB      0.0 MiB           1       time.sleep(5)
10     44.1 MiB   -152.6 MiB           1       del b
11     36.4 MiB     -7.6 MiB           1       del a
12     36.4 MiB      0.0 MiB           1       print(\"+++++++++\")

[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

程序整体基于时间的内存使用

mprof使用

代码及结果

import time

def my_func1(c):
    a = [1] * (10 ** c)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    time.sleep(5)
    del b
    del a
    print(\"+++++++++\")

def my_func2():
    time.sleep(5)
    p = [0,1,2,3,4,5]
    P = p*2
    print(P)

if __name__ == \'__main__\':
    c=6
    my_func1(c)
    my_func2()

在PyCharm的终端（Terminal）输入：

mprof run memory_test.py

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

mprof plot

python查看内存使用

import psutil
import os
 
info = psutil.virtual_memory()
print(u\'内存使用：\',psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss)
print(u\'总内存：\',info.total)
print(u\'内存占比：\',info.percent)
print(u\'cpu个数：\',psutil.cpu_count())

来源：https://www.cnblogs.com/Nancy-/p/16467006.html
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