详解Python 跟踪使用情况

Python提供了内置的模块tracemalloc来跟踪Python程序的内存使用情况。

使用tracemalloc模块可以获得Python程序中对象分配的具体位置以及分配对象的大小等详细信息。

下面就是使用tracemalloc模块的完整攻略，完整示例代码如下：

导入 required 模块

import tracemalloc

开始跟踪内存分配

tracemalloc.start()

模拟内存分配行为

def generate_arr(size):
    return bytearray(size)

for i in range(1, 5):
    size = i * 1000000
    arr = generate_arr(size)
    print(f"{tracemalloc.get_traced_memory()[0] / 1024 /1024} MB allocated for size {size / 1024 /1024} MB")

以上代码创建了一个generate_arr函数来创建一个指定大小的字节数组，然后在for循环中，我们使用generate_arr函数创建了四个字节数组，并通过print函数打印了内存分配的具体信息。

停止跟踪内存分配并打印统计信息

tracemalloc.stop()
top_stats = tracemalloc.get_stats()[:3]

print("==============")
print(f"Top 3 objects in memory:")
for stat in top_stats:
    print(stat)

通过以上代码，我们停止了内存跟踪，然后使用get_stats函数获得分配对象的统计信息，并打印了分配最大的3个对象。

以下是运行示例代码的结果：

0.0 MB allocated for size 1.0 MB
1.0 MB allocated for size 2.0 MB
3.0 MB allocated for size 3.0 MB
6.0 MB allocated for size 4.0 MB
==============
Top 3 objects in memory:
<tracemalloc.Traceback object at 0x7f524e1576d0>
<tracemalloc.Traceback object at 0x7f524e1571b0>
<tracemalloc.Traceback object at 0x7f524e157470>

对于复杂的Python项目，使用tracemalloc来跟踪内存分配情况可以让开发人员更加方便地进行优化，保证Python程序在内存使用上的高效性。