如何监控python程序使用的内存
时间: 2023-01-29 15:53:42 浏览: 85
你可以使用 Python 内置的 `gc` 模块来监控你的 Python 程序使用的内存。这个模块提供了一些函数来查询当前 Python 进程中的垃圾回收信息。
你可以使用 `gc.mem_free()` 函数来查询当前可用的内存大小。你也可以使用 `gc.mem_alloc()` 函数来查询当前已分配的内存大小。
例如,你可以在你的程序中加入下面的代码来查询当前可用的内存大小:
```
import gc
print(gc.mem_free())
```
你还可以使用 `psutil` 库来监控 Python 程序使用的内存。这个库可以帮助你查询当前 Python 进程的内存使用情况,包括总内存、已使用内存、空闲内存等信息。
例如,你可以使用下面的代码来查询当前 Python 进程的内存使用情况:
```
import psutil
process = psutil.Process()
mem_info = process.memory_info()
print(mem_info.rss)
```
在这段代码中,`mem_info.rss` 表示当前 Python 进程使用的物理内存大小(以字节为单位)。
相关问题
python 内存监控工具_如何监视Python程序的内存使用情况
监视 Python 程序的内存使用情况,可以使用 Python 自带的 `tracemalloc` 模块或第三方库 `memory_profiler`。
使用 `tracemalloc` 模块:
```python
import tracemalloc
# 开始跟踪内存分配
tracemalloc.start()
# 运行你的程序
# 输出当前内存分配情况
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"当前内存使用:{current / 10**6} MB;峰值内存使用:{peak / 10**6} MB")
# 停止跟踪内存分配
tracemalloc.stop()
```
使用 `memory_profiler`:
```python
from memory_profiler import profile
@profile
def your_function():
# 运行你的程序
if __name__ == '__main__':
your_function()
```
以上两种方法都可以帮助你监视 Python 程序的内存使用情况。需要注意的是,`memory_profiler` 需要安装,可以使用 `pip` 命令进行安装。
python监控某一个程序
可以使用Python中的psutil库来监控某个程序。
以下是示例代码:
```
import psutil
# 根据程序名称获取PID
pid = None
for proc in psutil.process_iter(['name']):
if proc.info['name'] == 'program_name':
pid = proc.pid
break
# 如果程序正在运行,输出程序的内存占用和CPU使用率
if pid is not None:
process = psutil.Process(pid)
print("Memory usage: {} bytes".format(process.memory_info().rss))
print("CPU usage: {}%".format(process.cpu_percent(interval=1)))
else:
print("Program is not running")
```
请将`program_name`替换为要监控的程序的名称。如果程序正在运行,则代码将输出程序的内存占用和CPU使用率,否则代码将输出“Program is not running”。