Python에서 메모리 사용량을 어떻게 프로파일링할 수 있나요?

Python에서 메모리 사용량 프로파일링

배경:

알고리즘과 성능을 탐색할 때 메모리 효율성을 위한 코드 최적화가 중요합니다. . 이를 위해서는 메모리 사용량 모니터링이 필수적입니다.

Python 메모리 분석:

Python은 런타임 프로파일링을 위한 timeit 기능을 제공합니다. 그러나 메모리 분석을 위해 Python 3.4에는 Tracemalloc 모듈이 도입되었습니다.

tracemalloc 사용:

tracemalloc으로 메모리 사용량을 프로파일링하려면:

import tracemalloc

# Start collecting memory usage data
tracemalloc.start()

# Execute code to analyze memory usage
# ...

# Take a snapshot of the memory usage data
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

# Display the top lines with memory consumption
display_top(snapshot)

기타 접근 방식:

1. 백그라운드 메모리 모니터 스레드:

이 접근 방식은 메인 스레드가 코드를 실행하는 동안 주기적으로 메모리 사용량을 모니터링하는 별도의 스레드를 생성합니다:

import resource
import queue
from threading import Thread

def memory_monitor(command_queue, poll_interval=1):
    while True:
        try:
            command_queue.get(timeout=poll_interval)
            # Pause the code execution and record the memory usage
        except Empty:
            max_rss = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
            print('max RSS', max_rss)

# Start the memory monitor thread
queue = queue.Queue()
poll_interval = 0.1
monitor_thread = Thread(target=memory_monitor, args=(queue, poll_interval))
monitor_thread.start()

2. /proc/self/statm 사용(Linux에만 해당):

Linux에서 /proc/self/statm 파일은 다음을 포함한 자세한 메모리 사용량 통계를 제공합니다.

Size    Total program size in pages
Resident    Resident set size in pages
Shared    Shared pages
Text    Text (code) pages
Lib    Shared library pages
Data    Data/stack pages

위 내용은 Python에서 메모리 사용량을 어떻게 프로파일링할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!