使用python中的tracemallocstop()方法结束内存跟踪

在Python中，使用tracemalloc模块可以跟踪和分析程序中的内存分配情况。tracemallocstop()方法被用于停止内存跟踪并输出结果。下面是一个使用例子，该例子包括生成一些对象并触发内存分配，然后使用tracemalloc模块进行内存跟踪并输出结果。

import tracemalloc

def generate_objects():
    objects = []
    for _ in range(1000):
        objects.append([0] * 1000000)  # 生成一个长度为1000000的列表并添加到objects中
    return objects

def main():
    tracemalloc.start()  # 开始内存跟踪
    objects = generate_objects()
    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()  # 获取内存分配的快照
    top_stats = snapshot.statistics('lineno')[:10]  # 获取前10个内存分配的统计信息
    for stat in top_stats:
        print(stat)
    
    tracemalloc.stop()  # 停止内存跟踪并输出结果

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，我们定义了一个generate_objects()函数，它生成一个包含1000个元素的对象列表。每个元素都是一个长度为1000000的列表。这个函数将触发大量的内存分配。

在main()函数中，我们调用了tracemalloc.start()方法来开始内存跟踪。然后，我们调用generate_objects()函数生成对象并触发内存分配。接下来，我们使用tracemalloc.take_snapshot()方法获取内存分配的快照。使用快照，我们可以调用snapshot.statistics('lineno')来获取按行号统计的内存分配信息。我们使用[:10]来获取前10个统计信息。

最后，我们调用tracemalloc.stop()方法来停止内存跟踪并输出结果。输出结果将显示前10个内存分配信息，包括文件名、行号、内存分配数量和大小。

运行上述代码，将得到类似如下的输出结果：

/home/user/test.py:5: size=40 KiB, count=1000, average=40 B
/usr/lib/python3.8/tracemalloc.py:541: size=5.71 KiB, count=25, average=228 B
/usr/lib/python3.8/tracemalloc.py:482: size=2.38 KiB, count=1, average=2.38 KiB
/usr/lib/python3.8/linecache.py:15: size=1.05 KiB, count=20, average=54 B
/usr/lib/python3.8/linecache.py:137: size=672 B, count=8, average=84 B
/usr/lib/python3.8/codecs.py:309: size=640 B, count=2, average=320 B
/usr/lib/python3.8/_weakrefset.py:69: size=576 B, count=8, average=72 B
/usr/lib/python3.8/tracemalloc.py:527: size=560 B, count=6, average=93 B
/usr/lib/python3.8/posixpath.py:525: size=520 B, count=4, average=130 B
/usr/lib/python3.8/io.py:682: size=358 B, count=1, average=358 B

这些结果显示了前10个内存分配信息。文件名、行号、分配数量和大小都有所列出。

最后，需要注意的是，tracemalloc.stop()方法并不是必需的，因为在Python程序退出时，内存跟踪会自动停止并输出结果。然而，如果希望在程序执行的中间阶段获取内存分配的统计信息，可以使用tracemalloc.stop()方法停止内存跟踪并输出结果。