Python中的memory_usage()函数实例：监测内存泄漏问题

在Python中，我们可以使用memory_usage()函数来监测并检测内存泄漏问题。该函数返回一个列表，其中包含程序在不同时间点上使用的内存量。

以下是一个使用例子，展示了如何使用memory_usage()函数来监测内存泄漏问题：

import pandas as pd
import psutil

def create_large_dataframe():
    df = pd.DataFrame({'A': range(1000000)})
    return df

def monitor_memory_usage():
    # 创建一个空的列表，用于存储内存使用量
    memory_usage = []
    
    # 获取最初的内存使用量
    memory_usage.append(psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024)
    
    # 创建一个大型DataFrame来模拟内存泄漏问题
    df = create_large_dataframe()
    
    # 记录DataFrame创建完成后的内存使用量
    memory_usage.append(psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024)
    
    # 删除DataFrame，模拟内存清理
    del df
    
    # 记录内存清理后的内存使用量
    memory_usage.append(psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024)
    
    return memory_usage

# 调用monitor_memory_usage()函数来监测内存使用情况
memory_usage_list = monitor_memory_usage()

# 打印内存使用情况
print("初始内存使用量：", memory_usage_list[0], "MB")
print("创建DataFrame后内存使用量：", memory_usage_list[1], "MB")
print("删除DataFrame后内存使用量：", memory_usage_list[2], "MB")

在这个例子中，我们首先导入了必要的库，包括pandas和psutil。然后我们定义了一个函数create_large_dataframe()，它创建了一个包含100万行数据的大型DataFrame。

接下来，我们定义了另一个函数monitor_memory_usage()，它会使用memory_usage()函数来监测内存使用情况。在这个函数中，我们首先创建一个空的列表来存储内存使用量。然后我们使用psutil库中的Process().memory_info().rss来获取当前进程的内存使用量，并将其转换为MB。我们将初始内存使用量添加到列表中。

然后我们调用create_large_dataframe()函数来创建一个大型DataFrame，并将DataFrame的内存使用量记录到列表中。接着，我们使用del关键字删除DataFrame，并再次记录内存使用量。最后，我们返回记录内存使用量的列表。

最后，我们调用monitor_memory_usage()函数来监测内存使用情况，并打印出初始内存使用量、创建DataFrame后的内存使用量以及删除DataFrame后的内存使用量。

通过运行这个例子，我们可以看到内存使用量的变化情况。如果删除DataFrame后的内存使用量仍然很高，说明可能存在内存泄漏问题。这时我们可以进一步分析代码，找出造成内存泄漏的原因，并进行修复。