Python プロセスの合計メモリ使用量を確認するにはどうすればよいですか?
Python での合計メモリ使用量の決定
Python プログラミング エコシステムでは、パフォーマンスを最適化し、効率的なリソース管理を確保するためにメモリ使用量を理解することが重要です。 Python プロセスの合計メモリ消費量を確認するには、psutil として知られる強力なユーティリティを利用できます。
psutil モジュールは、メモリ使用量を含む、システムとプロセスのメトリクスに関する包括的な洞察を提供します。 Python プロセスによって使用される合計メモリを取得するには、次の手順に従います。
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
total_memory 変数には、Python プロセスによって使用される合計メモリがバイト単位で含まれるようになりました。必要に応じて、この値をさらに処理して、メガバイトやギガバイトなどのより便利な単位に変換できます。
追加メモ:
- インストール: pip install を実行して、psutil がインストールされていることを確認します。 psutil.
- ワンライナー オプション: プロセスのメモリ使用量をメガバイト単位で簡単に概要するには、次を使用します。
import os, psutil; print(psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss / 1024 ** 2)
この情報を使用して、破棄すると、メモリ使用量を監視し、キャッシュされたデータをいつ破棄するか、メモリ管理戦略を最適化するかについて情報に基づいた決定を下すことができます。
以上がPython プロセスの合計メモリ使用量を確認するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。
