Курс Python → Отладка утечек памяти в Python
Для начала отладки утечек памяти в рабочем приложении на Python, вам необходимо использовать специальные инструменты, такие как Memory Profiler или objgraph. Memory Profiler позволяет запустить вашу программу с дополнительными аргументами, чтобы отслеживать использование памяти в каждой строке кода. Для этого запустите ваш скрипт с помощью команды python -m memory_profiler my_script.py. После выполнения программы, вы получите подробный отчет о том, сколько памяти используется в каждой части кода, а также общее использование памяти и возможные утечки.
Objgraph, с другой стороны, позволяет визуализировать объекты в памяти и их взаимосвязи. Например, вы можете создать изображение, показывающее все объекты, на которые ссылается определенный список (например, my_list), а также объекты, на которые они сами ссылаются. Это может помочь вам понять, какие объекты и переменные могут держать ссылки на ваши объекты и вызывать утечки памяти.
Пример кода для использования Memory Profiler:
from memory_profiler import profile
@profile
def my_function():
# ваш код здесь
pass
if __name__ == "__main__":
my_function()
Пример использования objgraph:
import objgraph
my_list = [1, 2, 3, 4]
objgraph.show_refs([my_list], filename='my_list.png')
Таким образом, использование инструментов для отладки утечек памяти в Python позволяет эффективно выявлять и исправлять проблемы с использованием ресурсов и оптимизировать производительность ваших приложений.
Другие уроки курса "Python"
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Python reversed() функция
- Получение частей дроби
- Применение функции к каждому элементу списка
- Сортировка слиянием
- Сортировка элементов с OrderedDict
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Генераторы данных
- Генераторы в Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Docstring в Python
- Декораторы в Python
- Повторение и перенос строки
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Основные методы NumPy
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Печать календаря
- Вывод сложных структур данных с помощью pprint
- Использование двоеточия в Python
- Функциональное программирование в Python
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Операторы += в Python
- Профилирование данных с Pandas
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Модуль sys: основы
- Функция zip() для объединения списков
- Метод hash в Python
- Вакансии в Nebius
- Форматирование заголовков в Python
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Изменение элемента списка
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Измерение времени выполнения кода
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Изменение элемента списка
- Решение переменной Шредингера
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Цикл for в Python
- Flask — веб-фреймворк Python
- Работа с географическими данными в Python
- Нахождение отличий в списках
- Значения по умолчанию в Python
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
