一行代码搞定Python逐行内存消耗分析

❝本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills

大家好,今天我们即将学习的是:一行代码分析Python代码行级别内存消耗

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很多情况下,我们需要对已经写好的Python程序的内存消耗进行优化,但是一段代码在运行过程中的内存消耗是动态变化的,这种时候就可以用到memory_profiler这个第三方库,它可以帮助我们分析记录Python脚本中,执行到每一行时,内存的消耗及波动变化情况。

memory_profiler的使用方法超级简单,使用pip install memory_profiler完成安装后,只需要从memory_profiler导入profile并作为要分析的目标函数的装饰器即可,譬如下面这个例子:

❝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()

接着在终端执行python demo.py,稍事等待后,就会看到打印出的分析结果报告(这里我是在jupyter lab里执行的终端命令):

640-71

其中Line #列记录了分析的各行代码具体行位置,Mem usage列记录了当程序执行到该行时,当前进程占用内存的量,Increment记录了当前行相比上一行内存消耗的变化量,Occurrences记录了当前行的执行次数(循环、列表推导等代码行会记作多次),Line Contents列则记录了具体对应的行代码。

通过这样细致的内存分析结果,我们就能有的放矢地优化我们的代码啦~

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