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"
- Принципы Zen Python
- Объединение словарей в Python
- Получение обратного списка чисел
- Обработка исключений в Python
- Оператор деления для класса Rational
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Подсчет элементов с помощью Counter из collections
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Работа с модулем glob в Python
- Псевдонимы в Python
- Запрос пароля с помощью getpass
- Лямбда-функции в Python
- Лямбда-функции в Python
- enumerate() в Python для работы с индексами
- Поиск файлов по шаблону
- Замена подстроки
- Переопределение метода len
- Преобразование многоуровневого словаря
- Применение функции к списку
- Работа с классами данных
- Поиск с библиотекой Google
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Избегайте изменяемых аргументов
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Именование столбцов в Python с pandas
- Метаклассы в Python
- Python Enumerate
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Работа с коллекциями Python
- Зарезервированные слова в Python
- Работа с атрибутом dict
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Функция eval() в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Обработка исключений в Python
- Контекстный менеджер в Python
- Функция zip() в Python
- Defaultdict в Python
- Поиск шаблона в начале строки
- Метод title() в Python
- Метод setdefault() в Python
- Нан-рефлексивность в Python
- Получение текущей директории
