了解tracemallocstop()函数的调用方法和效果

tracemalloc是Python标准库中的一个模块，可以用于跟踪和分析内存分配的情况。而tracemalloc.stop()函数则是用来停止内存分配的跟踪。

tracemalloc模块通过记录每次内存分配和释放的历史信息，可以帮助我们分析和定位内存泄漏、内存溢出等问题。通常情况下，我们可以通过tracemalloc.start()函数来启动内存分配的跟踪，然后进行一系列操作，最后通过tracemalloc.stop()函数来停止内存分配的跟踪，并输出相应的内存分配信息。

下面是一个使用tracemalloc.stop()函数的示例：

import tracemalloc

# 启动内存分配的跟踪
tracemalloc.start()

# 进行一系列操作，模拟内存分配
a = [1] * 1000000
b = [2] * 2000000
c = [3] * 3000000

# 停止内存分配的跟踪
tracemalloc.stop()

# 获取并输出内存分配的统计信息
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

for stat in top_stats:
    print(stat)

在上面的例子中，我们首先通过tracemalloc.start()函数启动了内存分配的跟踪。然后，进行了一系列的操作，模拟了一些内存分配的情况。接着，我们通过tracemalloc.stop()函数停止了内存分配的跟踪。最后，我们使用tracemalloc.take_snapshot()函数获取了当前的内存分配信息的快照，并通过statistics()方法按照行号进行统计。最后，通过遍历统计结果，将内存分配的信息打印出来。

这样，我们就可以通过tracemalloc.stop()函数停止内存分配的跟踪，并获得相应的内存分配信息，以便于分析内存分配的情况，定位潜在的问题，并进行相应的优化和改进。

总结起来，tracemalloc.stop()函数的调用方法就是在适当的时候，通过调用该函数来停止内存分配的跟踪，并获取内存分配的统计信息。通过分析这些信息，我们可以更好地了解和优化我们的程序。