


Profiler Memori Python Mana Yang Harus Saya Gunakan: PySizer, Heapy atau memory_profiler?
Profil Memori Python yang Disyorkan
Pengenalan
Mengenal pasti dan menangani isu penggunaan memori dalam aplikasi Python adalah penting untuk pengoptimuman prestasi. Artikel ini mengkaji dua pemprofil memori sumber terbuka, PySizer dan Heapy, dan memperkenalkan modul yang dipanggil memory_profiler untuk membantu memilih alat yang betul berdasarkan kriteria butiran dan keperluan pengubahsuaian kod.
PySizer dan Heapy
PySizer dan Heapy ialah pemprofil memori sumber terbuka yang memberikan cerapan tentang penggunaan memori Python objek dan blok kod. Walau bagaimanapun, PySizer memerlukan pengubahsuaian kod untuk dijalankan, manakala Heapy boleh memprofilkan kod yang tidak diubah suai.
memory_profiler
Modul memory_profiler ialah satu lagi pemprofil memori sumber terbuka yang menawarkan pendekatan berbeza . Ia menghiasi fungsi dengan @profile dan mencetak laporan baris demi baris penggunaan memori. Walaupun tidak begitu terperinci seperti profiler lain, memory_profiler memberikan gambaran keseluruhan penggunaan memori tanpa memerlukan pengubahsuaian kod.
Kriteria: Butiran dan Pengubahsuaian Kod
Dari segi perincian, PySizer dan Heapy menawarkan maklumat yang lebih mendalam tentang peruntukan memori daripada memory_profiler. Walau bagaimanapun, ini melibatkan kos yang memerlukan pengubahsuaian kod atau perpustakaan luaran, seperti psutil dalam kes memory_profiler.
Syor
Bagi mereka yang mencari pemprofilan memori yang sangat terperinci tanpa pengubahsuaian kod, PySizer dan Heapy adalah pilihan yang sesuai. Walau bagaimanapun, jika pengubahsuaian kod menjadi kebimbangan dan gambaran keseluruhan pantas tentang penggunaan memori adalah mencukupi, memory_profiler ialah pilihan yang disyorkan. Pendekatan berasaskan penghiasnya menyediakan penyelesaian yang mudah dan invasif minimum untuk mendapatkan cerapan tentang penggunaan memori.
Atas ialah kandungan terperinci Profiler Memori Python Mana Yang Harus Saya Gunakan: PySizer, Heapy atau memory_profiler?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
