有没有办法在 Python 中分析多线程程序的内存？
对于 CPU 分析，我使用 cProfile 为每个线程创建单独的分析器统计信息，然后将它们组合起来。但是，我找不到使用内存分析器执行此操作的方法。我正在使用大量。
有没有办法像cProfile一样将统计数据组合在一起？或者您会建议哪些其他内存分析器更适合此任务。
有人问了一个相关的问题来分析多线程程序的 CPU 使用情况：如何在 Python 中分析多线程程序？
还有另一个关于内存分析器的问题：Python memory profiler
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如果您乐于分析对象而不是原始内存，则可以使用该gc.get_objects()函数，这样您就不需要自定义元类。在最近的 Python 版本中，sys.getsizeof()还可以让您了解这些对象使用了多少底层内存。
于 2011-02-14T02:00:22.220 回答
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有一些方法可以让 valgrind 分析 python 程序的内存：http: //www.python.org/dev/faq/#can-i-run-valgrind-against-python
于 2011-02-07T05:12:13.187 回答
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行。我正在寻找的东西似乎并不存在。所以，我找到了一个解决方案——一个解决这个问题的方法。
我将分析对象，而不是分析内存。这样，我将能够查看程序中特定时间存在多少对象。为了实现我的目标，我使用了对现有代码进行最少修改的元类。
下面的元类为该类添加了一个非常简单的子例程__init__和__del__函数。for 子例程__init__将具有该类名称的对象的数量增加一并__del__减少一。
class ObjectProfilerMeta(type):
#Just set metaclass of a class to ObjectProfilerMeta to profile object
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name.startswith('None'):
return None
if "__init__" in attrs:
attrs["__init__"]=incAndCall(name,attrs["__init__"])
else:
attrs["__init__"]=incAndCall(name,dummyFunction)
if "__del__" in attrs:
attrs["__del__"]=decAndCall(name,attrs["__del__"])
else:
attrs["__del__"]=decAndCall(name,dummyFunction)
return super(ObjectProfilerMeta, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)
def __init__(self, name, bases, attrs):
super(ObjectProfilerMeta, self).__init__(name, bases, attrs)
def __add__(self, other):
class AutoClass(self, other):
pass
return AutoClass
incAndCall 和 decAndCall 函数使用它们存在的模块的全局变量。
counter={}
def incAndCall(name,func):
if name not in counter:
counter[name]=0
def f(*args,**kwargs):
counter[name]+=1
func(*args,**kwargs)
return f
def decAndCall(name,func):
if name not in counter:
counter[name]=0
def f(*args,**kwargs):
counter[name]-=1
func(*args,**kwargs)
return f
def dummyFunction(*args,**kwargs):
pass
dummyFunction 只是一个非常简单的解决方法。我相信有更好的方法来做到这一点。
最后，每当您想查看存在的对象数量时，您只需要查看计数器字典即可。一个例子;
>>> class A:
__metaclass__=ObjectProfilerMeta
def __init__(self):
pass
>>> class B:
__metaclass__=ObjectProfilerMeta
>>> l=[]
>>> for i in range(117):
l.append(A())
>>> for i in range(18):
l.append(B())
>>> counter
{'A': 117, 'B': 18}
>>> l.pop(15)
<__main__.A object at 0x01210CB0>
>>> counter
{'A': 116, 'B': 18}
>>> l=[]
>>> counter
{'A': 0, 'B': 0}
我希望这可以帮助你。这对我的情况来说已经足够了。
于 2011-02-13T23:36:12.833 回答