効率的なメモリ使用量の最適化に最適な Python メモリ プロファイラーは何ですか?

Python メモリ プロファイリング: オプションの評価

Python でメモリ使用量を最適化する場合、過剰な消費の原因を特定することが重要です。このニーズに対処するために、商用オプションやオープンソース オプションを含むさまざまなメモリ プロファイラーが利用可能です。

ニーズに最適なツールを決定するには、提供される詳細レベルと、使用しているシステムとの統合の容易さを考慮することが重要です。 code.

前述のオープンソース プロファイラーの中で、PySizer と Heapy はメモリ使用量に関する洞察を提供します。ただし、コードの変更が必要になる場合があります。

代替手段として、コードを大幅に変更することなく、メモリ使用率の行ごとの包括的なレポートを提供する Python モジュールのmemory_profiler があります。関数を @profile で修飾すると、次のような詳細な内訳を生成できます。

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

このレポートにより、最も多くのメモリを消費するコード部分を正確に特定でき、的を絞った最適化作業が可能になります。さらに、memory_profiler は Unix と Windows の両方のオペレーティング システムをサポートし、幅広い開発環境との互換性を保証します。

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