用於詳細逐行報告的最佳 Python 記憶體分析器是什麼？

推薦的 Python 記憶體分析器

Python 開發人員經常尋求優化應用程式中的記憶體使用以提高效能。為了評估記憶體消耗並識別程式碼中的記憶體密集型部分，可以使用多個記憶體分析器。其中，三個值得注意的選項是 Python Memory Validator、PySizer 和 Heapy。

考慮到以最少的程式碼修改提供詳細資訊的所需功能，memory_profiler 成為強烈建議的選項。該模組由問題作者開發，提供了內存使用情況的全面的逐行報告。

使用 memory_profiler 的好處：

• 產生詳細報告突出顯示行級別的記憶體消耗。
• 使用者友善的設置，只需要裝飾器(@profile) 並使用 -m memory_profiler 標誌運作。
• 跨平台相容性，可在 Unix 和 Windows 上運作（為 Windows 安裝 psutil）。

範例輸出：

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

此報告提供了整個函數記憶體消耗的清晰細分，讓開發者能夠高效地找出記憶體瓶頸。

對於詳細的記憶體分析以及與各種平台的兼容性，memory_profiler 提供了出色的解決方案。

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