詳細な行ごとのレポートに最適な Python メモリ プロファイラーは何ですか?

推奨 Python メモリ プロファイラー

Python 開発者は、パフォーマンスを向上させるためにアプリケーションのメモリ使用量を最適化しようとすることがよくあります。メモリ消費量を評価し、コード内のメモリを大量に使用するセクションを特定するには、いくつかのメモリ プロファイラを使用できます。これらの中で、3 つの注目すべきオプションは、Python Memory Validator、PySizer、Heapy です。

最小限のコード変更で詳細情報を提供するという望ましい機能を考慮すると、memory_profiler が強く推奨されるオプションとして浮上します。質問の作成者によって開発されたこのモジュールは、メモリ使用量の行ごとの包括的なレポートを提供します。

memory_profiler を使用する利点:

• 行レベルでのメモリ消費を強調表示する詳細レポート。
• デコレータのみを必要とするユーザーフレンドリーなセットアップ
• クロスプラットフォームの互換性があり、Unix と Windows の両方で動作します (Windows には psutil がインストールされています)。

出力例:

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

このレポートは、関数全体のメモリ消費量の明確な内訳を提供します。開発者はメモリのボトルネックを効率的に特定できます。

詳細なメモリ分析とさまざまなプラットフォームとの互換性については、memory_profiler が優れたソリューションを提供します。

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