[#]: subject: "Bloomberg Open Sources Memray, A Python Memory Profiler" [#]: via: "https://www.opensourceforu.com/2022/04/bloomberg-open-sources-memray-a-python-memory-profiler/" [#]: author: "Laveesh Kocher https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/" [#]: collector: "lkxed" [#]: translator: "geekpi" [#]: reviewer: "wxy" [#]: publisher: "wxy" [#]: url: "https://linux.cn/article-14582-1.html" 彭博社开源 Memray,一个 Python 内存剖析器 ====== ![](https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202205/12/081556a84j8f331irlszo2.jpg) Memray 是一个由彭博社开发的内存剖析器memory profiler,现在已经开源。它可以跟踪 Python 代码中的内存分配,包括本地扩展和 Python 解释器本身。内存剖析是了解程序如何利用内存的有力工具,因此可以检测内存泄漏或确定程序中哪些区域消耗的内存最多。 与 py-spy 等抽样内存剖析器相比,Memray 可以跟踪每个函数调用,包括对 C/C++ 库的调用,并详细显示调用栈。彭博社称,这并不以牺牲性能为代价,剖析只使解释代码的速度变慢一点。然而,原生代码剖析的速度较慢,因此需要直接启用。 Memray 可以根据获得的内存消耗数据生成各种报告,包括火焰图,这对快速、准确地识别最常见的代码路径很有价值。 据 EgdeDB 的联合创始人兼 CEO Yury Selivanov 称,该工具提供了以前无法获得的对 Python 应用的洞察力。Memray 可以用来从命令行中执行和剖析 Python 应用。 ``` $ python3 -m memray run -o output.bin my_script.py $ python3 -m memray flamegraph output.bin ``` 另外,你可以使用 pytest-memray 将 Memray 集成到你的测试套件中。你也可以用 `-native` 命令行选项对所有的 C/C++ 调用进行剖析,或者用 `-live` 命令行选项在程序执行过程中实时分析内存分配。Memray 可以在 Linux x86/64 系统上用 `python3 -m pip install memray` 来安装。 (题图由 Frantisek Krejci 在 Pixabay 上发布) -------------------------------------------------------------------------------- via: https://www.opensourceforu.com/2022/04/bloomberg-open-sources-memray-a-python-memory-profiler/ 作者:[Laveesh Kocher][a] 选题:[lkxed][b] 译者:[geekpi](https://github.com/geekpi) 校对:[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 [a]: https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/ [b]: https://github.com/lkxed [1]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/04/soft-1-696x363.jpg