メモリ使用のコードプロファイリング

効率的なPythonコードの書き方

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

手早い方法

import sys

nums_list = [*range(1000)]
sys.getsizeof(nums_list)

import numpy as np

nums_np = np.array(range(1000))
sys.getsizeof(nums_np)

pip install memory_profiler

%load_ext memory_profiler

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

from hero_funcs import convert_units

%load_ext memory_profiler

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。Line # 列を強調”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。Mem usage 列を強調”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。Increment 列を強調”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。Line contents 列を強調”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力”

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。出力の mebibytes (MiB) を強調”

この例のデータは 35,000 人のヒーローの無作為サンプルです。

（元の 480 人のスーパーヒーローデータではありません）

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力”

小さなメモリ割当は 0.0 MiB と表示されることがあります。

（元の 480 人のスーパーヒーローデータを使用）

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt=”メモリ使用量のプロファイリング統計を表で示す mprun マジックの出力。Increment 列の全行が 0.0 MiB を示す”

効率的なPythonコードの書き方