La creación de aplicaciones eficientes y de alto rendimiento requiere optimizar la utilización de la memoria en el entorno de desarrollo de software actual. La elaboración de perfiles de memoria es una técnica eficaz para lograr esto.
El perfilado de memoria examina el uso de memoria de un programa y encuentra segmentos de código que consumen mucha memoria, posibles pérdidas de memoria y posibilidades de optimización.
Este procedimiento ayuda a los programadores a asegurarse de que sus aplicaciones utilicen la memoria de manera efectiva, lo que resulta en procesos más rápidos y escalables. Este artículo es una guía introductoria para la creación de perfiles de memoria en Python.
Recuerda, que puedes encontrar cómo comenzar con Python aquí y además, vas a poder encontrar infinidad de recursos e información sobre infinidad de librerías de Python.. Si buscas Python en nuestro buscador.
El perfil de memoria es la técnica de examinar el software para determinar cuánta memoria utiliza. Ayuda a identificar segmentos de código que consumen mucha memoria, posibles pérdidas de memoria y posibles objetivos de optimización.
Al crear perfiles de memoria, los desarrolladores pueden asegurarse de que sus aplicaciones utilicen la memoria de manera eficiente y logren operaciones más rápidas y escalables.
Hay varias herramientas disponibles para la creación de perfiles de memoria de Python, cada una con capacidades y aplicaciones únicas. Aquí analizamos algunos de los más conocidos.
Una herramienta común para rastrear el consumo de memoria es Memory_profiler. Proporciona información línea por línea sobre el uso de la memoria. Simplificando así la identificación de partes del código que requieren mucha memoria.
pip install memory-profiler
Para usar memory_profiler decore la función con la que desea crear el perfil @profiley ejecute el script con el indicador -m Memory_profiler.
from memory_profiler import profile
@profile
def my_function():
a = [1] * (10**6)
b = [2] * (2 * 10**7)
del b
return a
if __name__ == "__main__":
my_function()
La ejecución de este script generará un informe detallado de uso de memoria para cada línea de la función decorada.
guppy3 es un entorno de programación Python integral con un conjunto de herramientas de análisis de montón. Incluye una herramienta de análisis de montón para encontrar pérdidas de memoria y analizar el uso de la memoria.
pip install guppy3
from guppy import hpy
hp = hpy()
heap = hp.heap()
print(heap)
tracemalloc es un módulo integrado en Python que rastrea las asignaciones de memoria. Proporciona análisis estadístico del uso de la memoria. Además, puede resultar útil para rastrear pérdidas de memoria.
import tracemalloc
tracemalloc.start()
# Your code here (replace with actual code whose memory usage you want to monitor)
# For example, creating a large list:
data = [x ** 2 for x in range(100000)]
snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot()
# Your code here (replace with actual code whose memory usage you want to monitor)
# For example, modifying the list:
data = [x ** 3 for x in range(100000)]
snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno')
for stat in top_stats[:10]:
print(stat)
objgraph es un módulo que le permite explorar visualmente los gráficos de objetos de Python.
Puede ayudar a encontrar pérdidas de memoria identificando objetos que están consumiendo memoria. Además, puede ayudar a descubrir por qué no se recogen los residuos.
pip install objgraph
import objgraph
# Your code here
# For example,
# Define a sample class
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
# Create instances of the class
obj1 = MyClass(10)
obj2 = MyClass(20)
obj3 = MyClass(30)
# Assign one of the objects to a variable for inspection
some_object = obj1
objgraph.show_most_common_types()
objgraph.show_backrefs([some_object], max_depth=10)
Pympler es otra herramienta poderosa para rastrear el uso de memoria en programas Python. Proporciona informes detallados y, además, puede ayudar a analizar la vida útil de los objetos de Python.
pip install pympler
from pympler import summary, muppy
all_objects = muppy.get_objects()
sum1 = summary.summarize(all_objects)
summary.print_(sum1)
Por lo tanto, la creación de perfiles de memoria es esencial para desarrollar aplicaciones Python eficientes y robustas.
La IA utiliza herramientas como Memory_profiler, guppy3, tracemalloc, objgraph y pymler, los desarrolladores pueden conocer los patrones de consumo de memoria de sus aplicaciones y ajustarlos en consecuencia.
La creación frecuente de perfiles de memoria mejora la eficiencia, protege contra pérdidas de memoria y garantiza que las aplicaciones funcionen correctamente.
Los juegos gratis de Amazon Prime Gaming representan un atractivo significativo para los suscriptores de…
Si eres un amante de los videojuegos, estás de suerte. Hasta el 20 de noviembre…
La computación cuántica acaba de dar un salto gigante. John M. Martinis, recién galardonado con…
La biografía más vendida del cofundador de Apple, Steve Jobs; escrita por uno de los…
Hubo un tiempo en el que la “seguridad en el hogar” significaba confiar en un…
Elon Musk vuelve a romper todos los esquemas. Los accionistas de Tesla acaban de aprobar…