Python 코드에서 메모리 사용량을 어떻게 프로파일링할 수 있나요?

Python에서 메모리 사용량을 프로파일링하는 방법

순진한 버전을 구현하고 최적화하여 알고리즘을 탐색할 때 메모리 사용량을 분석하는 것이 중요할 수 있습니다. Python 3.4에는 어떤 코드 세그먼트가 가장 많은 메모리를 할당하는지에 대한 자세한 통찰력을 제공하는 Tracemalloc 모듈이 도입되었습니다.

tracemalloc 사용

import tracemalloc

tracemalloc.start()

# Code to profile...

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

# Display top memory-consuming lines
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for index, stat in enumerate(top_stats[:3], 1):
    frame = stat.traceback[0]
    print(f"#{index}: {frame.filename}:{frame.lineno}: {stat.size / 1024:.1f} KiB")

예

단어 목록의 접두사를 계산하는 동안 메모리 사용량 프로파일링 미국 영어 사전:

import tracemalloc
import linecache
import os

tracemalloc.start()

words = list(open('/usr/share/dict/american-english'))

counts = Counter()
for word in words:
    prefix = word[:3]
    counts[prefix] += 1

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
display_top(snapshot)

출력

Top 3 lines
#1: scratches/memory_test.py:37: 6527.1 KiB
    words = list(words)
#2: scratches/memory_test.py:39: 247.7 KiB
    prefix = word[:3]
#3: scratches/memory_test.py:40: 193.0 KiB
    counts[prefix] += 1
4 other: 4.3 KiB
Total allocated size: 6972.1 KiB

메모리를 해제하는 코드 처리

함수가 할당하는 경우 많은 양의 메모리를 사용하고 모두 해제하면 기술적으로 누수는 아니지만 여전히 과도한 메모리를 소비합니다. 이를 고려하려면 기능이 실행되는 동안 스냅샷을 찍거나 별도의 스레드를 사용하여 메모리 사용량을 모니터링해야 합니다.

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