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memory_profiler的使用方法超級簡單，使用pip install memory_profiler完成安裝后，只需要從memory_profiler導(dǎo)入profile并作為要分析的目標(biāo)函數(shù)的裝飾器即可，譬如下面這個(gè)例子：

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于企業(yè)全網(wǎng)營銷推廣、網(wǎng)站重做改版、岱山網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、HTML5、商城開發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為岱山等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

demo.py

import numpy as np
from memory_profiler import profile

@profile
def demo():
    a = np.random.rand(10000000)
    b = np.random.rand(10000000)
    
    a_ = a[a < b]
    b_ = b[a < b]
    
    del a, b

    return a_, b_


if __name__ == '__main__':
    demo()

接著在終端執(zhí)行python demo.py，稍事等待后，就會看到打印出的分析結(jié)果報(bào)告(這里我是在jupyter lab里執(zhí)行的終端命令)：

其中Line #列記錄了分析的各行代碼具體行位置，Mem usage列記錄了當(dāng)程序執(zhí)行到該行時(shí)，當(dāng)前進(jìn)程占用內(nèi)存的量，Increment記錄了當(dāng)前行相比上一行內(nèi)存消耗的變化量，Occurrences記錄了當(dāng)前行的執(zhí)行次數(shù)(循環(huán)、列表推導(dǎo)等代碼行會記作多次)，Line Contents列則記錄了具體對應(yīng)的行代碼。

通過這樣細(xì)致的內(nèi)存分析結(jié)果，我們就能有的放矢地優(yōu)化我們的代碼啦~

本文名稱：一行代碼搞定Python逐行內(nèi)存消耗分析
文章地址：http://m.5511xx.com/article/dpecggg.html