使用python中的tracemallocstop()方法停止内存分析

在Python中使用tracemallocstop()方法可以停止内存分析。此方法可以在代码中的任何位置调用，以停止内存分析并输出结果。

下面是一个示例代码，演示如何使用tracemalloc.start()和tracemalloc.stop()方法来分析内存的使用情况：

import tracemalloc

# 启动内存分析
tracemalloc.start()

# 创建一个大列表
big_list = [i for i in range(1000000)]

# 停止内存分析
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
tracemalloc.stop()

# 输出内存分析结果
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

print("Top 10 lines with most memory usage:")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

在上述代码中，通过调用tracemalloc.start()方法启动内存分析。然后，创建了一个包含1000000个元素的大列表。接下来，我们调用tracemalloc.take_snapshot()方法获取内存的快照，并将其赋值给snapshot变量。最后，通过调用tracemalloc.stop()方法停止内存分析。

然后，我们使用snapshot.statistics('lineno')方法获取内存分析的统计信息。lineno参数表示我们希望按照代码行号进行统计。我们可以根据需要选择其他的参数，例如按照函数名称进行统计。

最后，我们输出内存分析结果中的前10行，用于查看哪些行导致了最大的内存使用。

这就是如何使用tracemallocstop()方法停止内存分析并输出结果的示例。通过分析内存使用情况，我们可以找到一些潜在的内存泄漏或者优化代码的机会。