python guppy 安装
时间: 2024-05-13 18:16:59 浏览: 167
可以通过 pip 安装 guppy:
```
pip install guppy
```
如果你遇到了权限问题,可以尝试使用管理员权限运行命令行窗口或者在命令前加上 sudo。
如果你使用的是 Python 3.x 版本,需要安装 guppy3:
```
pip install guppy3
```
安装完成之后,你可以在 Python 代码中使用 guppy 模块。例如:
```python
from guppy import hpy
h = hpy()
print(h.heap())
```
相关问题
python oom dump
在 Python 中,当程序运行时,如果内存使用量超出了系统的可用内存,就会出现 OOM(Out of Memory)错误。为了解决 OOM 错误,可以使用 Python 内置的 `heapq` 模块来实现堆排序,或者使用第三方模块 `pympler` 来进行内存分析和调试。
另外,Python 还提供了 `traceback` 模块,可以输出程序在运行时的调用栈信息,帮助定位内存泄漏和其他问题。
如果你需要获取程序的内存占用情况,可以使用 Python 的 `resource` 模块。下面是一个简单的示例代码,用于获取当前 Python 进程的内存占用情况:
```python
import resource
# 获取当前进程的内存占用情况
mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
print(f"当前进程的内存占用:{mem} KB")
```
如果你需要对 Python 进程进行内存 dump,可以使用第三方模块 `guppy`。该模块提供了 `hpy` 对象,可以用于分析 Python 进程的内存使用情况,并输出内存 dump。
以下是一个简单的示例代码,用于使用 `guppy` 模块进行内存 dump:
```python
from guppy import hpy
# 创建 hpy 对象
hp = hpy()
# 输出 Python 进程的内存分析报告
print(hp.heap())
# 输出 Python 进程的内存 dump
hp.setrelheap()
```
以上代码将输出 Python 进程的内存分析报告,并在当前目录下生成一个名为 `heapdump.out` 的文件,其中包含了 Python 进程的内存 dump。
python 内存泄漏分析工具
Python 内存泄漏常见的工具有:
1. Heapy:是 Python 的可扩展内存调试工具,可以帮助你找到那些占用了大量内存的对象,使用方法可以参考官方文档:https://docs.python.org/3/library/heapy.html
2. objgraph:可以生成 Python 对象引用图,帮助你找到内存泄漏的根本原因,使用方法可以参考官方文档:https://mg.pov.lt/objgraph/
3. PySizer:可以帮助你找到 Python 应用程序中的内存泄漏问题,使用方法可以参考官方文档:http://pysizer.8325.org/
4. Guppy:是 Python 的内存分析工具集,它包括了多个工具,可以用于分析 Python 应用程序的内存使用情况,使用方法可以参考官方文档:https://guppy-pe.sourceforge.io/