tracemallocstop()函数帮助你停止内存跟踪

tracemalloc.stop() 方法用于停止内存跟踪，它打印出最大的内存分配者，并且可以帮助我们定位内存泄漏、性能问题等。

下面是一个例子，演示了如何使用 tracemalloc 模块来跟踪内存分配和释放过程。

import tracemalloc

# 开始跟踪内存分配和释放过程
tracemalloc.start()

# 创建一个循环，模拟内存分配和释放的过程
for i in range(10):
    # 分配一块内存
    mem = [0] * (10**6)
    
    # 输出当前的内存状态
    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    top_stats = snapshot.statistics('lineno')
    print("Memory allocation at iteration", i+1)
    for stat in top_stats[:5]:
        print(stat)
    
    # 释放内存
    del mem
    
# 停止跟踪内存分配和释放过程
tracemalloc.stop()

在上面的例子中，我们通过调用tracemalloc.start()方法来开始跟踪内存分配和释放过程。然后，我们创建一个循环来模拟内存分配和释放的过程，每次循环都会分配一块大小为10**6的内存，并输出当前的内存状态。然后，我们通过调用del关键字来释放内存。最后，我们调用tracemalloc.stop()方法来停止内存跟踪。

运行上面的代码，你会看到类似以下的输出：

Memory allocation at iteration 1
/usr/local/Cellar/python/3.7.7/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/tracemalloc.py:140: size=16 KiB, count=200, average=82 B
<ipython-input-2-b5554e0916ff>:8: size=16 KiB, count=200, average=82 B
Memory allocation at iteration 2
/usr/local/Cellar/python/3.7.7/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/tracemalloc.py:140: size=32 KiB, count=400, average=82 B
<ipython-input-2-b5554e0916ff>:8: size=32 KiB, count=400, average=82 B
...

上述输出显示了每次内存分配的大小、次数和平均大小。通过观察这些数据，我们可以分析内存分配和释放过程的行为。

需要注意的是，tracemalloc 模块在 Python 3.4 以上的版本才可用。