Python運用memory_profiler查詢cpu占用狀況

89542767 發布于2023-01-01 17:21 / 646人閱讀

　　memory_profiler是第三方平臺控制模塊，用以監控進度的運行內存耗費及其python程序流程運行內存耗費的一行行剖析。本文運用memory_profiler查詢程序執行占內存狀況，有興趣的話可以認識一下

　　介紹

　　memory_profiler是第三方平臺控制模塊，用以監控進度的運行內存耗費及其python程序流程運行內存耗費的一行行剖析。是一款純python模塊，取決于psutil控制模塊。

　　組裝

　　pipinstallmemory_profiler

　　操作方法

　　1、根據裝飾器運作

　　profile
　　deffunc1():

　　2、根據cmd運作

　　python-mmemory_profilertest_code.py

　　實例網站源碼：

　　#-*-coding:utf-8-*-
　　#time:2022/6/1121:17
　　#file:test_code.py
　　#微信公眾號:輕松玩測試開發
　　frommemory_profilerimportprofile
　　loop=50000
　　profile
　　deffunc1():
　　s1=[iforiinrange(loop)]
　　s2=[]
　　foriinrange(loop):
　　ifi&1==1:
　　s2.append(i)
　　result=sum(s1)+sum(s2)
　　dels1
　　dels2
　　returnresult
　　if__name__=='__main__':
　　result=func1()
　　print(result)

　　方式1運作結論：

　　方式2運作結論：

　　填補

　　今天小編為大家整理了一下memory_profiler的某些應用

　　1、打印圖片結論到終端設備上

　　#coding:utf8
　　frommemory_profilerimportprofile
　　profile
　　deftest1():
　　c=list()
　　foriteminrange(10000):
　　c.append(item)
　　if__name__=='__main__':
　　test1()

　　結論如下

　　Filename:D:/python/test_sip/test_check_es.py
　　Line#MemusageIncrementLineContents
　　================================================
　　47416.6MiB16.6MiBprofile
　　475deftest1():
　　47616.6MiB0.0MiBc=list()
　　47717.0MiB0.0MiBforiteminrange(10000):
　　47817.0MiB0.1MiBc.append(item)

　　2、界定導出到材料，界定結論保留下來小數位

　　#coding:utf8
　　frommemory_profilerimportprofile
　　profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+'))
　　deftest1():
　　c=list()
　　foriteminrange(10000):
　　c.append(item)
　　if__name__=='__main__':
　　test1()

　　結論如下

　　Filename:D:/python/test_sip/test_check_es.py
　　Line#MemusageIncrementLineContents
　　================================================
　　47416.5391MiB16.5391MiBprofile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+'))
　　475deftest1():
　　47616.5430MiB0.0039MiBc=list()
　　47716.8906MiB0.0039MiBforiteminrange(10000):

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。

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