


Comment puis-je déterminer l'utilisation totale de la mémoire d'un processus Python ?
Détermination de l'utilisation totale de la mémoire en Python
Dans l'écosystème de programmation Python, comprendre l'utilisation de la mémoire est crucial pour optimiser les performances et garantir une gestion efficace des ressources. Pour déterminer la consommation totale de mémoire d'un processus Python, vous pouvez utiliser un utilitaire puissant appelé psutil.
Le module psutil fournit des informations complètes sur les métriques du système et des processus, y compris l'utilisation de la mémoire. Pour obtenir la mémoire totale utilisée par un processus Python, suivez ces étapes :
import psutil # Obtain the current process object process = psutil.Process() # Retrieve the memory information for the process mem_info = process.memory_info() # Access the resident set size (RSS) to determine the total memory usage total_memory = mem_info.rss
La variable total_memory contient désormais la mémoire totale utilisée par le processus Python en octets. Vous pouvez traiter davantage cette valeur pour la convertir en une unité plus pratique, telle que des mégaoctets ou des gigaoctets, selon vos besoins.
Remarques supplémentaires :
- Installation : Assurez-vous que psutil est installé en exécutant pip install psutil.
- Option One-Liner : Pour un aperçu rapide de l'utilisation de la mémoire de votre processus en mégaoctets, utilisez :
import os, psutil; print(psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss / 1024 ** 2)
Avec ces informations à votre disposition mise au rebut, vous pouvez surveiller l'utilisation de la mémoire et prendre des décisions éclairées quant au moment de supprimer les données mises en cache ou d'optimiser vos stratégies de gestion de la mémoire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
