Python でメモリ使用量を効果的にプロファイルするにはどうすればよいですか?

Python でメモリ使用量をプロファイリングする方法

Python はランタイムをプロファイリングするための優れたツールを提供しますが、メモリの割り当てと使用量を理解することも最適化には重要です。アルゴリズム。メモリ使用量を効果的にプロファイリングするには、次の点を考慮してください:

tracemalloc モジュールの使用 (Python 3.4 ):

tracemalloc モジュールはメモリ割り当てに関する包括的な統計を提供し、正確な位置を特定するのに役立ちます。過剰な使用の原因となる特定のコード行。以下に例を示します:

import tracemalloc
tracemalloc.start()

# Run code with memory allocations
...

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
display_top(snapshot)

バックグラウンド スレッドによるメモリ使用量の監視:

コードがメモリの割り当てと解放を迅速に行うため、メモリのピークを逃してしまうことがあります。バックグラウンド スレッドを作成してメモリ使用量を監視し、次のイベントをキャプチャできます:

import queue
from datetime import datetime

def memory_monitor(queue):
    tracemalloc.start()
    while True:
        try:
            command = queue.get(timeout=0.1)
            if command == 'stop':
                return

            snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
            print(datetime.now(), 'Max RSS:', snapshot.peak_memory())
        except queue.Empty:
            pass

def main():
    queue = queue.Queue()
    monitor_thread = Thread(target=memory_monitor, args=(queue,))
    monitor_thread.start()

    # Run code with memory allocations
    ...

    queue.put('stop')
    monitor_thread.join()

リソース モジュールと /proc/self/statm の使用 (Linux のみ):

Linux のリソース モジュールまたは /proc/self/statm ファイルは、メモリ使用量に関する洞察を提供しますが、それほど詳細な情報は取得できない場合があります。 patternalloc.

要約すると、tracemalloc は、Python でのメモリ使用量のプロファイリング、特にメモリのピークのキャプチャに使用できる強力なツールです。バックグラウンド スレッドを使用してメモリ使用量を監視すると、見逃される可能性のある一時的なメモリ スパイクを特定するのに役立ちます。

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