show_info看内存python

您可以使用 `show_info()` 函数来查看 Python 中的内存使用情况。该函数需要引入 `tracemalloc` 模块，该模块提供了跟踪 Python 程序中内存分配情况的功能。

以下是一个简单的示例代码：

import tracemalloc

def show_info():
    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    top_stats = snapshot.statistics('lineno')
    print("[ Top 10 ]")
    for stat in top_stats[:10]:
        print(stat)

tracemalloc.start()
# 这里是您的代码
show_info()

在您的代码部分，您可以放置您要跟踪内存使用情况的代码。然后，在 `show_info()` 函数后面调用 `show_info()` 函数以输出内存使用情况。

运行此代码后，将输出当前内存使用情况的前 10 个统计信息。您可以根据需要更改 `statistics()` 函数的参数来更改统计信息的排序方式。

相关问题

python plt 内存_解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

在使用 `plt.imshow()` 和 `plt.show()` 显示图片时，可能会出现内存泄漏问题。这是因为 `imshow()` 和 `show()` 方法并不会释放已经使用的内存，导致内存占用逐渐增加。

解决方法如下：

1. 在每次显示图片后，使用 `plt.clf()` 清空当前的 figure，释放已经使用的内存。

2. 在程序最后，使用 `plt.close('all')` 关闭所有的 figure，释放所有的内存。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000, 1000)

# 显示图片
plt.imshow(data)
plt.show()

# 清空 figure
plt.clf()

# 关闭所有 figure
plt.close('all')

通过以上方法，可以避免内存泄漏问题。

python 根据内存地址显示图片

要根据内存地址显示图片，你需要使用Python的Pillow库，并按照以下步骤操作：

1. 从内存地址读取图像数据并将其转换为PIL格式：

from io import BytesIO
from PIL import Image

# 假设内存地址为mem_address
image_data = get_image_data(mem_address)
pil_image = Image.open(BytesIO(image_data))

2. 显示图像：

pil_image.show()

或者，如果你想在Python中显示图像，你可以使用Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(pil_image)
plt.show()

这样就可以根据内存地址显示图片了。