tracemallocstop()函数：终止内存跟踪和分析

tracemallocstop()函数用于终止Python的内存跟踪和分析功能。内存跟踪和分析可以通过tracemallocstart()函数开启，用于跟踪和记录Python程序中的内存分配情况，提供了对内存使用的详细信息，以便于发现问题和进行性能优化。

在使用tracemallocstop()函数之前，我们首先需要通过tracemallocstart()函数来开始内存跟踪和分析。下面是一个使用示例：

import tracemalloc

# 开始内存跟踪和分析

tracemalloc.start()

# 执行一些操作，使得内存分配发生变化

a = [1] * 1000000

b = [2] * 1000000

# 停止内存跟踪和分析

tracemalloc.stop()

# 获取当前内存分配的统计信息

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

top_stats = snapshot.statistics('lineno')

# 输出前10个占用内存最多的行

for stat in top_stats[:10]:

    print(stat)

在以上示例中，我们首先通过tracemalloc.start()函数开始内存跟踪和分析。然后执行一些操作来产生内存分配的变化，例如创建了两个长为1000000的列表a和b。接着通过tracemalloc.stop()函数来停止内存跟踪和分析。

在停止跟踪和分析后，我们可以使用tracemalloc.take_snapshot()函数来获取当前的内存分配快照，然后使用snapshot.statistics()函数来获取统计信息。

在示例中，我们使用statistics('lineno')来按照行号统计内存使用情况，并使用top_stats[:10]来获取前10个占用内存最多的行。

最后，我们通过循环打印出这些统计信息，可以看到每行的行号、文件名、内存大小和内存块数。这些信息可以帮助我们分析程序中的内存使用情况，并找出潜在的内存泄漏或性能问题。

总结起来，tracemallocstop()函数用于终止Python的内存跟踪和分析功能，并且可以通过tracemalloc.take_snapshot()和snapshot.statistics()函数获取统计信息。这些函数的使用可以帮助我们更好地了解程序的内存分配情况，从而进行性能优化和问题排查。