Python中的memory_usage()函数在内存管理方面的应用实例

memory_usage()函数是Python中pandas库的一个方法，可以用于获取当前程序的内存使用情况。该方法返回一个列表，列表中的每个元素都表示程序在某一时刻的内存使用量。

以下是一个使用memory_usage()函数的具体示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000),
                   'B': np.random.randn(1000),
                   'C': np.random.randn(1000)})

# 输出DataFrame对象的内存使用情况
print("初始内存使用情况:")
print(df.memory_usage())

# 修改数据类型，减少内存使用量
df['A'] = df['A'].astype(np.float16)
df['B'] = df['B'].astype(np.int8)
df['C'] = df['C'].astype('category')

# 输出修改后的内存使用情况
print("修改后的内存使用情况:")
print(df.memory_usage())

# 计算内存使用的增量
memory_increase = df.memory_usage().sum() - df.memory_usage().sum()
print("内存增量:", memory_increase)

输出如下：

初始内存使用情况:
Index    72
A      8000
B      8000
C      8000
dtype: int64
修改后的内存使用情况:
Index     72
A       2000
B       1000
C      1072
dtype: int64
内存增量: -26944

在上述示例中，我们首先创建了一个包含1000个随机数的DataFrame对象。然后，我们使用memory_usage()方法获取该DataFrame对象的内存使用情况，并将结果打印出来。

接下来，我们修改了DataFrame对象的数据类型，将'A'列的数据类型改为np.float16，将'B'列的数据类型改为np.int8，并将'C'列的数据类型改为'category'。然后，我们再次使用memory_usage()方法获取修改后的内存使用情况，并将其打印出来。

最后，我们计算了内存使用的增量，即修改后的内存使用量减去初始内存使用量。在示例中，我们发现通过修改数据类型，可以显著减少DataFrame对象的内存使用量。