Python运用memory_profiler查询cpu占用状况

89542767 发布于2023-01-01 17:21 / 639人阅读

　　memory_profiler是第三方平台控制模块，用以监控进度的运行内存耗费及其python程序流程运行内存耗费的一行行剖析。本文运用memory_profiler查询程序执行占内存状况，有兴趣的话可以认识一下

　　介绍

　　memory_profiler是第三方平台控制模块，用以监控进度的运行内存耗费及其python程序流程运行内存耗费的一行行剖析。是一款纯python模块，取决于psutil控制模块。

　　组装

　　pipinstallmemory_profiler

　　操作方法

　　1、根据装饰器运作

　　profile
　　deffunc1():

　　2、根据cmd运作

　　python-mmemory_profilertest_code.py

　　实例网站源码：

　　#-*-coding:utf-8-*-
　　#time:2022/6/1121:17
　　#file:test_code.py
　　#微信公众号:轻松玩测试开发
　　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运作结论：

　　方式2运作结论：

　　填补

　　今天小编为大家整理了一下memory_profiler的某些应用

　　1、打印图片结论到终端设备上

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

　　结论如下

　　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、界定导出到材料，界定结论保留下来小数位

　　#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()

　　结论如下

　　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):

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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