Курс Python → Мониторинг памяти с Pympler
Pympler — это инструмент, предназначенный для мониторинга и анализа использования памяти в Python-программах. Он позволяет выявить избыточное потребление памяти, утечки памяти и другие проблемы, связанные с управлением памятью. Pympler помогает разработчикам оптимизировать свои программы и улучшить производительность за счет эффективного использования памяти.
Для использования Pympler вам необходимо установить его с помощью pip:
pip install pymplerПосле установки вы можете импортировать необходимые модули и начать мониторинг использования памяти в вашем коде. Например, вы можете использовать класс Pympler.asizeof.Asized для определения размера объектов в байтах и класс Pympler.muppy.Muppy для анализа утечек памяти.
Пример использования Pympler для анализа памяти:
from pympler import asizeof, muppy
# Создаем объект
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# Определяем размер объекта в байтах
print(asizeof.asizeof(my_list))
# Анализируем утечки памяти
all_objects = muppy.get_objects()
print(len(all_objects))Этот пример показывает, как использовать Pympler для определения размера объектов в памяти и анализа утечек памяти в вашем коде. Помимо этого, Pympler предоставляет другие инструменты для мониторинга и анализа использования памяти, которые могут быть полезны при разработке и оптимизации Python-программ.
Другие уроки курса "Python"
- Преобразование регистра строк
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Нахождение максимального значения и его индекса в списке
- Библиотека itertools: объединение списков
- Установка и загрузка Instaloader
- Функция map() в Python
- Новшества Flask 2.0
- Работа с Enum в Python3.
- Генераторы в Python
- Профилирование кода
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Сортировка и обратный порядок
- Частичное совпадение ввода
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Измерение времени выполнения кода
- Обработка аргументов Python
- Сортировка элементов в Python
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Метод rmatmul для пользовательских матриц
- Анализ кода — Python
- Возвращение нескольких значений
- Преобразование многоуровневого словаря
- Переопределение метода __floordiv__
- Модуль antigravity: генерация координат
- Сериализация и десериализация объектов
- Структурирование именованных констант
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Работа с SQLite в Python
- Генераторы в Python
- Роль object и type в Python
- Вложенные функции в Python
- Хеширование паролей с солью
- Конкатенация списков в Python
- Работа с комплексными числами в Python
- Обработка ошибок в Python
- Асинхронное программирование с asyncio
- Работа со словарями в Python
- Динамическая типизация в Python
- Блок else в обработке исключений
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Декораторы в Python
- Docstring в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Слияние словарей в Python 3.9
- Работа с парами ключ-значение
- Основы работы с os
- Оптимизация поиска в словарях
