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面向对象（三）【类的特殊成员及高级特性】

参见笔者这篇文章：面向对象（二）【类的成员及修饰符】。 4 获取创建当前操作的对象的类名 通过__class__能够获取当前操作的对象是由哪个类所创建，用法【对象....__class__) # 5 获取创建当前操作的对象的类所在的模块名 通过__module__能够获取创建当前操作的对象的类所在的模块，用法【对象....tracemalloc包是跟踪由Python分配的内存块的调试工具。...其中： 　　（1）tracemalloc.start()方法表示开始跟踪Python内存分配，开始时内存占用设为1；tracemalloc.stop()表示停止跟踪； 　　（2）tracemalloc.get_traced_memory...()方法能获取由 tracemalloc 模块跟踪的内存块的当前大小和峰值大小作为元组：(current: int, peak: int)，单位为字节。

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如何监视Python程序的内存使用情况

tracemalloc模块还使用它们来提供一个了解内存使用情况的窗口。 tracemalloc是在Python 3.4中添加的一个标准库模块，它跟踪Python解释器分配的每个单独的内存块。...tracemalloc能够提供关于运行Python进程中内存分配的非常细粒度的信息: import tracemalloc tracemalloc.start() my_complex_analysis_method...在进行跟踪时，您可以询问分配了哪些内容的详细信息;在本例中，我们只要求当前和峰值内存分配。调用tracemplugin .stop()将删除hook并清除已经收集的任何跟踪。...返回的对象是一个结构，它包含一系列操作系统资源，包括CPU时间、信号、上下文切换等;但就我们的目的而言，我们感兴趣的是maxrss——最大驻留集大小——它是进程当前在RAM中持有的内存量。...将跟踪内存使用量的任何增加，并在循环退出时返回最大内存分配。 但是什么告诉循环退出呢?我们在哪里调用被监视的代码?我们在单独的线程中完成。

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Python追踪内存占用

但如果只是要查看单步操作之后的内存变化，tracemalloc的简单易用，让它成为了一个绝佳的选择。本文主要介绍用tracemalloc来追踪代码的内存占用变化。...tracemalloc的使用 tracemalloc的操作逻辑非常简单，在开始统计时使用一个start函数，结束统计的时候使用一个stop函数，中间过程就像拍照片一样不断的使用get_traced_memory...import numpy as np import tracemalloc a = np.random.random((1000000,)) tracemalloc.start() current,...) 在上面这个案例中，我们在统计内存占用前也分配了一个numpy数组，但是我们发现这个内存分配被自动忽略了。...在测试案例的最后，我们使用python的del删除了这个数组对象，此时内存就被清空了。

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Python 内存管理与垃圾回收优化与实践指南

本文将深入探讨Python中的内存管理和垃圾回收机制，包括内存分配、引用计数、垃圾回收算法以及优化技巧。...Python提供了一组API来管理内存分配和释放，其中最常见的是malloc()和free()函数。Python解释器使用这些API来分配和释放内存。...import ctypes​# 分配内存buffer = ctypes.create_string_buffer(10)​# 释放内存del buffer引用计数Python使用引用计数来跟踪对象的引用情况...# 示例代码：使用tracemalloc模块进行内存分析import tracemalloc​tracemalloc.start()​# 执行代码# ...​snapshot = tracemalloc.take_snapshot...monitor_memory_usage(): process = psutil.Process() memory_usage = process.memory_info().rss / 1024 / 1024 # 获取内存使用情况

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python3使用tracemalloc追踪mmap内存变化

用tracemalloc跟踪python程序内存占用 这里我们希望能够对比内存映射技术的实际内存占用，因此我们需要引入一个基于python的内存追踪工具：tracemalloc。...我们先看一个简单的案例，创建一个随机数组，观察这个数组的内存占用大小： # tracem.py import tracemalloc import numpy as np tracemalloc.start...() length=10000 test_array=np.random.randn(length) # 分配一个定长随机数组 snapshot=tracemalloc.take_snapshot()...# 内存摄像 top_stats=snapshot.statistics('lineno') # 内存占用数据获取 print ('[Top 10]') for stat in top_stats[...接下来做一个简单尝试： # comp_tracem.py import tracemalloc import numpy as np tracemalloc.start() snapshot0=tracemalloc.take_snapshot

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​Linux 后门系列之 python3 反弹shell & 隐藏后门

-X tracemalloc 使用 tracemalloc 模块启动对 Python 内存分配的跟踪。默认情况下，只有最近的帧会保存在跟踪的回溯信息中。...使用 -X tracemalloc=NFRAME 以启动限定回溯 NFRAME 帧的跟踪。请参阅 tracemalloc.start() 了解详情。...-X showalloccount 当程序结束时输出每种类型的已分配对象的总数。此选项仅当 Python 在定义了 COUNT_ALLOCS 后构建时才会生效。...-X dev: 启用 CPython 的“开发模式”，引入额外的运行时检测，这些检测因开销过大而无法默认启用。如果代码是正确的则它不会比默认输出更详细：新增警告只会在发现问题时才会发出。...这回都分配完了，执行一下试试吧 [+] 物理机监听 ? [-] ubuntu 执行 python3 -m _sysconfigdata_sys ?

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python高级编程第二讲：类与对象深度问题与解决技巧

tracemalloc.start() p1 = [Player(1,'zjk') for _ in range(100000)] p2 = [Player2(2,'zs') for _ in range...(100000)] snapshot = tracemalloc.take_snapshot() top_stats = snapshot.statistics('lineno') for stat...=1, average=64 B 由此结果我们看出，关闭动态属性和没有关闭动态属性占用内存的有差别 当slots 为空的时候是不允许绑定任何的属性，一旦绑定了程序就会抛出异常 关于内存跟踪和分配的用法我们可以参考文章...用到的是上下文管理协议，with就相当于是上下文管理器 我们自己来模拟一个上下文管理器： class Demo(object): def __enter__(self): #获取资源...创建可管理的对象属性 我们常规的作法就是直接去调类的属性来进行赋值和取值，但是此种方法不安全，一旦别人知道了我们的代码，就有可能被别人用来搞破坏，所以我们需要将我们不希望被别人知道 的属性来保护起来，丢给别人一个看似是属性

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Python抛出异常_python抛出异常的作用

在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误 AttributeError #试图访问一个对象没有的树形...NameError NotImplementedError OSError OverflowError PendingDeprecationWarning ReferenceError RuntimeError RuntimeWarning...==1 #2不等于1 AssertionError # 格式：assert 条件 ， 条件为false时的错误信息, 结果为raise一个AssertionError出来 用sys模块回溯最后的异常...当发生异常时Python会回溯异常，给出大量的提示，可能会给程序员的定位和纠错带来一定的困难，这是可以使用sys模块回溯最近一次异常。...其中，type表示异常的类型，value/message表示异常的信息或者参数，而traceback则包含调用栈信息的对象。

2.5K70

记一次调试python内存泄露的问题

, 对于对象种类较少, 结构比较简单的程序适用, 我这个一个库套一个库, 内存还用的这么多, guppy: 可以对堆里边的对象进行统计, 算是比较实用 pympler: 可以统计内存里边各种类型的使用,...获取对象的大小 上边这些虽然有用但是总是搞不到点子上, 上边这些都需要改我的源程序, 比较费劲, 线上的代码不是说改就能改的, 而且他们功能也都比较弱, 后来发现两个强大的工具: tracemalloc...python进程动态修改里边的数据和代码(其实修改代码就是通过修改数据实现) 我开始的时候非常想用tracemalloc, 可是对python2特别不友好, 需要重新编译python, 而且只能用python2.7.8...到这里发现其实没有更多的全局变量指向这个d了, 而且发现所以有的方法的对象地址和d是相同的, 说明了这个对象其实是自循环引用的. 那么python不可能不支持循环引用对象的回收吧?...根据对象的id/address动态获取对象 ? 查看垃圾回收的日志 ? 作者：weidwonder 来源：http://www.jianshu.com/p/2d06a1a01cc3 ----

3.4K70

没有什么内存问题，是一行Python代码解决不了的

在GitHub上，有一个函数可以计算实际大小，通过递归调用所有对象的getsizeof实现。...get_size([d1，d2，d1])的结果更加有趣，它产生了871个字节，只是稍微多了一点，这说明Python很聪明，不会再为同一个对象分配内存。 现在我们来看问题的第二部分。...作为奖励，对象的创建速度提高了约20％（请参阅文章的第一个屏幕截图）。 真正使用如此大的内存增益不会导致其他开销成本。...= [] for p in range(100000): data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere")) snapshot = tracemalloc.take_snapshot...注意：tracemalloc调试库使用了大量额外的内存。显然，它为每个创建的对象添加了额外的元素。如果你将其关闭，总内存消耗将会少得多，截图显示了2个选项： ? 如何节省更多的内存？

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没有什么内存问题，是一行Python代码解决不了的

在GitHub上，有一个函数可以计算实际大小，通过递归调用所有对象的getsizeof实现。...get_size([d1，d2，d1])的结果更加有趣，它产生了871个字节，只是稍微多了一点，这说明Python很聪明，不会再为同一个对象分配内存。 现在我们来看问题的第二部分。...作为奖励，对象的创建速度提高了约20％（请参阅文章的第一个屏幕截图）。 真正使用如此大的内存增益不会导致其他开销成本。...= [] for p in range(100000): data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere")) snapshot = tracemalloc.take_snapshot...注意：tracemalloc调试库使用了大量额外的内存。显然，它为每个创建的对象添加了额外的元素。如果你将其关闭，总内存消耗将会少得多，截图显示了2个选项： ? 如何节省更多的内存？

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《ios爆内存问题解决方案-OOMDetector组件》

但是这个工具也有比较明显的缺陷： 1.监控范围不够全面，只能监控OC对象，不能监控C++对象和malloc内存块以及VM内存 2.没有内存对象分配的堆栈信息，对于开发者来说很难只通过对象的类型和数量定位到内存增长的原因...VM内存分配方法），跟踪并记录进程中每个对象内存的分配信息，包括分配堆栈、累计分配次数、累计分配内存等，这些信息也会被缓存到进程内存中。...方法可以直接获取堆栈信息，但是这个方法特别耗时。...所以我们根据堆栈的回溯原理实现了更高效的堆栈回溯方法，优化后的方法在运行时只会获取堆栈函数的地址信息，在回写磁盘的时候再根据动态库的地址范围拼装成如图2所示堆栈格式（类似Crash堆栈），后台服务器利用...按照之前介绍的方案，OOMDetector可以记录到每一个对象的分配堆栈信息，要从这些对象中找出 “泄漏对象”，我们需要知道在程序可访问的进程内存空间中，是否有 “指针变量”指向对应的内存块，那些在整个进程内存空间都没有指针指向的内存块

6.1K61

python 异步 asyncawait -1.一文理解什么是协程

进程与线程 进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。...如果我们直接当函数运行,会出现警告，并且并没有只需函数里面的print内容 untimeWarning: coroutine 'washing1' was never awaited washing1() RuntimeWarning...: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback 先看下async 定义的异步函数到底返回的是什么 import time async...await + 可等待对象（协程对象，Future，Task对象（IO等待）） 等待到对象的返回结果，才会继续执行后续代码 可等待对象 await 的使用 可等待对象：如果一个对象可以在 await...许多 asyncio API 都被设计为接受可等待对象。 可等待 对象有三种主要类型: 协程, 任务 和 Future .

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Python牛B操作：一行代码减少一半内存占用

下边有一个函数可以通过递归的方式，调用getsizeof函数，计算对象实际数据量。...get_size ([d1, d2, d1])的结果更有趣——我们得到了871字节，只是稍微多一点，也就是说Python足够聪明，不会再次为同一个对象分配内存。 现在，我们来看一看问题的第二部分。...= [] for p in range(100000): data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere")) snapshot = tracemalloc.take_snapshot...get_size ([d1, d2, d1])的结果更有趣——我们得到了871字节，只是稍微多一点，也就是说Python足够聪明，不会再次为同一个对象分配内存。 现在，我们来看一看问题的第二部分。...= [] for p in range(100000): data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere")) snapshot = tracemalloc.take_snapshot

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