memory_profiler的使用

作用:memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况

 

安装方法:

pip install memory-profiler

 

使用方法一:

   1.在函数前添加 @profile

        2.运行方式: python -m memory_profiler memory_profiler_test.py     

  此方法缺点:在调试 和 实际项目运行时 要 增删 @profile 此装饰器

代码如下:

 1 #coding:utf8
 2 
 3 @profile
 4 def test1():
 5     c=0
 6     for item in xrange(100000):
 7         c+=1
 8     print c
 9 
10 if __name__=='__main__':
11     test1()

输出结果:

rgc@rgc:~/baidu_eye/carrier/test$ python -m memory_profiler memory_profiler_test.py 
100000
Filename: memory_profiler_test.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     5   21.492 MiB   21.492 MiB   @profile
     6                             def test1():
     7   21.492 MiB    0.000 MiB       c=0
     8   21.492 MiB    0.000 MiB       for item in xrange(100000):
     9   21.492 MiB    0.000 MiB           c+=1
    10   21.492 MiB    0.000 MiB       print c

名词含义为

  Mem usage: 内存占用情况

  Increment: 执行该行代码后新增的内存

 

使用方法二:

  1.先导入:    from memory_profiler import profile

       2.函数前加装饰器:   @profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+'))            

            参数含义:precision:精确到小数点后几位 

                 stream:此模块分析结果保存到 'memory_profiler.log' 日志文件。如果没有此参数,分析结果会在控制台输出

  运行方式:直接跑此脚本  python memory_profiler_test.py

  此方法优点:解决第一种方法的缺点,在 不需要 分析时,直接注释掉此行

 1 #coding:utf8
 2 from memory_profiler import profile
 3 
 4 @profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log','w+'))
 5 # @profile
 6 def test1():
 7     c=0
 8     for item in xrange(100000):
 9         c+=1
10     print c
11 
12 if __name__=='__main__':
13     test1()

 

使用方法三:

  脚本代码和方法二一样,但是 运行方式不同

  mprof run memory_profiler_test.py       : 分析结果会保存到一个 .dat格式文件中

  mprof plot                                              : 把结果以图片到方式显示出来(直接在本目录下运行此命令即可,程序会自动找出.dat文件) (要安装  pip install matplotlib

       mprof clean                                           : 清空所有 .dat文件

 

相关链接:

https://pypi.org/project/memory-profiler/

posted @ 2018-03-05 21:54  RGC  阅读(14796)  评论(0编辑  收藏  举报