使用tracemallocstop()函数实现内存性能分析的结束

tracemalloc是Python标准库中的一个模块，用于跟踪和报告程序的内存分配情况。在内存性能分析中，我们通常会使用tracemalloc模块来跟踪程序的内存分配情况，并使用tracemalloc的函数来开始和结束内存跟踪。

tracemalloc模块提供了以下两个主要的函数来控制内存跟踪：

1. tracemalloc.start()：该函数用于开始内存跟踪，即开始记录程序的内存分配情况。

2. tracemalloc.stop()：该函数用于停止内存跟踪，即停止记录程序的内存分配情况。

下面我们来看一个使用tracemalloc.stop()函数实现内存性能分析的例子。

import tracemalloc

# 启动内存跟踪
tracemalloc.start()

# 执行一些内存密集型操作
# 在这个例子中，我们模拟了一个耗费大量内存的操作
big_list = [i for i in range(1000000)]

# 结束内存跟踪
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
tracemalloc.stop()

# 打印内存分配情况的统计信息
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
print("[ Top 10 ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

在上述例子中，我们首先使用tracemalloc.start()函数启动内存跟踪。然后，我们执行了一些内存密集型操作，例如创建了一个包含100万个元素的大列表。接着，我们使用tracemalloc.take_snapshot()函数获取当前的内存跟踪快照，并将其保存在snapshot变量中。最后，我们使用tracemalloc.stop()函数停止内存跟踪。

在停止内存跟踪后，我们可以使用snapshot.statistics()函数获取内存分配情况的统计信息。在这个例子中，我们使用了参数'lineno'来按照行号进行统计。然后，我们使用一个循环遍历并打印了排名前10的统计信息。

通过使用tracemalloc.stop()函数，我们可以在需要的时候结束内存跟踪，并获得程序在某个时间点的内存分配情况。这样我们就可以对程序的内存性能进行分析，并找到可能的内存泄漏和性能瓶颈。