Python实现监控内存使用情况和代码执行时间

Python实现监控内存使用情况和代码执行时间的攻略

Python是一种高级编程语言，可以编写各种应用程序。在编写Python应用程序时，考虑到监控内存使用情况和代码执行时间是很重要的。本文将介绍两种Python实现监控内存使用情况和代码执行时间的方法。

监控内存使用情况的方法

Python内置模块resource可以用于获取系统资源使用情况。下面是一个简单的示例代码，用于监控Python程序的内存使用情况：

import resource

def get_memory_usage():
    usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
    return usage

if __name__ == '__main__':
    print(get_memory_usage())

在上面的代码中，getrusage()函数返回当前进程的系统资源使用情况，参数RUSAGE_SELF表示当前进程。ru_maxrss属性表示当前进程使用的最大物理内存大小（单位是kB）。上述代码输出的结果即为Python程序当前使用的最大物理内存大小。

监控代码执行时间的方法

Python内置模块time可以用于获取代码执行时间。下面是一个简单的示例代码，用于监控Python程序的执行时间：

import time

def my_function():
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    my_function()
    end_time = time.time()
    print('Time elapsed:', end_time - start_time)

在上面的代码中，time()函数返回当前时间的时间戳（以秒为单位），用于记录代码执行开始和结束时间。time.sleep(2)是一个等待2秒的休眠函数。上述代码的输出结果为代码执行的时间长度（单位是秒）。

示例说明

我们来一个更加实际的示例，假设我们需要监控一个爬虫程序的内存使用情况和执行时间。下面是一个Linux平台下的示例代码：

import os
import time
import psutil
import requests

def monitor():
    pid = os.getpid()
    p = psutil.Process(pid)
    print('Start monitoring process {} ...'.format(pid))
    for i in range(10):
        start = time.time()
        r = requests.get('https://www.baidu.com')
        end = time.time()
        print('Time elapsed:', end - start)
        print('RSS:', p.memory_info().rss/1024/1024, 'MB')

if __name__ == '__main__':
    monitor()

在上面的代码中，os.getpid()函数返回当前进程的进程ID（PID），psutil.Process(pid)返回当前进程的psutil.Process对象，这个对象可以用于获取当前进程的内存使用情况。在for循环中，我们使用了requests库向百度发起了10次GET请求，每次请求后输出了当前的内存使用情况和代码执行时间。

以上演示的内容仅为示例，具体情况下需要根据实际需求进行具体实现。