使用memory_profiler监测python代码运行时内存消耗方法

2019/7/14 23:56:21

本文主要是介绍使用memory_profiler监测python代码运行时内存消耗方法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

前几天一直在寻找能够输出python函数运行时最大内存消耗的方式,看了一堆的博客和知乎,也尝试了很多方法,最后选择使用memory_profiler中的mprof功能来进行测量的,它的原理是在代码运行过程中每0.1S统计一次内存,并生成统计图。

具体的使用方式如下:

首先安装memory_profiler和psutil(psutil主要用于提高memory_profile的性能,建议安装)(可使用pip直接安装)

pip install memory_profiler 
pip install psutil

具体运行方式为如下:(在待检测代码所在目录中打开命令行运行如下代码)

mprof run test.py

结果会生成一个.dat文件,如”mprofile_20160716170529.dat”,里面记录了内存随时间的变化

mprof plot

使用该命令以图片的形式展示出来

如果在运行的时候出现如下的gbk解码错误,解决方案是首先进入 memory_profiler.py文件中,找到第1131行,

把with open(filename) as f: 更改成 with open(filename, encoding='utf-8') as f:!!!

UnicodeDecodeError: ‘gbk' codec can't decode byte 0xad in position 337: illegal multibyte sequence

memory_profiler监测python代码运行时内存消耗

memory_profiler监测python代码运行时内存消耗

值得注意的是,尽管网上大部分都说在待检测的函数之前加上@profile修饰器,但是不知道为何我在anaconda python3.6的环境里始终加不上这个修饰器,强行加上就报错,没加上也没问题。



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