Python中的memory_usage()函数详解与示例
发布时间：2023-12-28 08:24:55
Python中的memory_usage()函数是memory_profiler模块中的一个函数，用于查看当前代码行的内存使用情况。
使用该函数前，首先需要安装memory_profiler模块。可以使用pip命令进行安装：pip install memory_profiler。
memory_usage()函数需要传入一个回调函数，该回调函数是要监测内存使用情况的代码块。回调函数中的代码会被执行，并在执行过程中记录内存使用情况。
以下是memory_usage()函数的基本语法：
from memory_profiler import memory_usage mem_usage = memory_usage((回调函数， 参数), interval=0.1, timeout=None)
- 回调函数：需要监测内存使用情况的代码块。可以传入一个函数名或者使用lambda表达式。
- 参数：回调函数的参数。
- interval：每次检测内存使用情况的时间间隔，默认为0.1秒。
- timeout：总的监测时间，默认为None，表示一直监测。
memory_usage()函数返回一个列表，列表中的每个元素对应着每次检测时的内存使用情况。内存使用情况以MB为单位。
下面通过一个示例来说明memory_usage()函数的使用方法：
from memory_profiler import memory_usage
import numpy as np
def calculate_sum(n):
a = np.arange(n)
return np.sum(a)
mem_usage = memory_usage((calculate_sum, (1000000,)), interval=0.1, timeout=None)
print(mem_usage)
在上面的示例中，calculate_sum()函数接受一个参数n，通过numpy库生成一个从0到n的数组，并返回该数组的和。
我们在memory_usage()函数中传入了calculate_sum()函数的函数名和参数(1000000,)，并设置interval=0.1，timeout=None。
运行该程序后，会输出一个列表，列表中的每个元素表示每次检测时的内存使用情况，例如：
[43.73828125, 43.73046875, 43.72265625, 43.72265625, 43.72265625]
每个数字表示每次检测时的内存使用情况，单位为MB。
通过使用memory_usage()函数，我们可以监测代码执行过程中的内存使用情况，可以帮助我们查找内存泄漏或者优化代码。