最近在运行一个python项目，不过并不熟悉python，因为一直在做java开发的工作。...最近改了一个python项目里的SQL，查询的数据量更大了，运行后抛出异常，所以初步怀疑是内存不够 pycharm Unable to allocate 75.9 MiB for an array with...后面在网上找到一篇博客，里面的读者也是讨论了很多方法 https://stackoverflow.com/questions/62839068/memoryerror-unable-to-allocate-mib-for-an-array-with-shape-and-data-type-when...不过，自己遇到的情况是通过升级python版本为64位处理的，python32位有些程序内存空间不支持，因为程序是接手的，所以排查程序比较花时间，所以通过升级python版本处理问题，记录一下，python
1.1 安装MIB Browser MIB Browser工具用于查询SNMP Agent上的MIB变量，接收SNMP Agent上报的Trap消息，是用来调试验证NetEco SNMP性能北向接口不可或缺的工具...1.1 编译MIB库文件 如果要使用MIB Browser查看MIB库节点，需要先将MIB库文件编译成SMIDB文件后，MIB Browser才能正常加载。...1.1.1 编译 步骤 1 在MIB Browser上，单击MIB Compiler图标，打开MIB编译器。 步骤 1 单击，打开“Batch Compile”界面，选择MIB库所在路径。...1.1.1 存在MIB库文件 如果存在MIB库文件，在经过编译加载之后，可以在MIB树上各节点的右键菜单中选择操作。...1.3.1 不存在MIB库文件 如果不存在MIB库文件，仅知道OID节点以及其定义的协议，可以通过MIB Browser的“Prompt For OID”功能来进行数据获取。
0x00 MIB Browser iReasoning MIB浏览器是一个强大和易于使用的工具由iReasoning SNMP API提供支持。...MIB浏览器是工程师管理启用SNMP的网络设备和应用程序不可或缺的工具。 它允许用户加载标准的，专有的MIB，甚至一些错误的MIB。 它还允许它们发出SNMP请求以检索代理的数据，或对代理进行更改。...可以通过官网下载MIB库文件，导入ireasoning\mibbrowser\mibs目录下，通过MIB Browser可以查看设备的私有OID ?...7、cpu信息获取 下表显示他们替换的新的MIB和他们的对象在旧有MIB旁边和对象： ?...python代码实现获取snmp信息 # -*- coding: utf-8 -*- import netsnmp class SnmpClass(object): """
原来没太注意MB与MiB的区别，甚至没太关注还有MiB这等单位。 今天认真了一下，发现两者还是有区别的，具体的差别是MB等单位以10为底数的指数，MiB是以2为底数的指数。 ?...1KB=10^3=1000, 1MB=10^6=1000000=1000KB, 1GB=10^9=1000000000=1000MB, 带"i"的单位 1KiB=2^10=1024, 1MiB...与我们密切相关的是我们在买硬盘的时候，操作系统报的数量要比产品标出或商家号称的小一些，主要原因是标出的是以MB、GB为单位的，1GB就是1,000,000,000 Byte，而操作系统是以2进制为处理单位的，因此检查硬盘容量时是以MiB
注意，我还没有提到MIB！MIB的重要性被大大地夸大了。刚开始时，MIB显得非常复杂，但是它们其实非常简单。OID是数字的和全局的键值对。...使用SNMP或者向SNMP设备查询，你不需要使用MIB，但是，如果没有MIB，你就得猜测你正在查看的数据是什么。某些情况下，不使用MIB也非常简单，例如查看主机名、磁盘使用率数字，或者端口状态信息。...写OID的常用格式是用MIB名称和在MIB中定义的唯一键值。...MIB MIB介绍 MIB的内部结构刚开始时会让人感觉有些奇怪和不好理解，不过它的结构非常好，你可以在不懂的情况下一个一个看进去。...可以用行开头为 -- 的方法在MIB中加入注释。 在头部用 BEGIN`声明来开始MIB的定义。 `Imports 可用来从其他MIB中提取信息,通常用它来提取MIB-II规范要求的内容。
现实中，3个黄点不断出现，这被称为“运动诱发失明”或MIB。 ? 图1 实际的MIB Excel模型比这个动画的GIF表示更平滑。 MIB模型 这里有三种用于这种视错觉的方法。...= RGB(0, 255, 0) End If 'DoEvents Loop End Sub 如果有兴趣深入研究本文介绍的图表是如何实现的，可以在完美Excel公众号中发送消息： MIB
选自pythonfiles.wordpress 机器之心编译 参与：Panda、蒋思源 近日，Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python...Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。...在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。...代码地址：https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance 目录 一、环境设置 二、内存分析 三、CPU 分析——Python 脚本 四、CPU...分析——Python 解释器 本文是该教程的第一部分，主要从环境设置和内存分析两个方面探讨Python代码优化的路径。
而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false，也就是不进行显存的预分配（默认会分配90%的显存空间以供使用）。...4MiB | | 1 N/A N/A 1743467 C /usr/local/bin/python 101MiB | +-------------...4MiB | | 1 N/A N/A 1743467 C /usr/local/bin/python 101MiB | +-------------...而且如果一直不消除，这块显存就会一直占用在那里，直到python进程（此时作为该进程的一个守护进程）的结束。...总结概要 在使用一些python的GPU模块，或者写CUDA时，有时会发现显存被无端占用的场景，即时执行了cudaFree()或者python的del操作，也无法消除这一块的显存占用。
在Python中，每个类都可以有实例属性。 默认情况下，Python使用一个字典来存储一个对象的实例属性。 这是非常有用的，因为它允许在运行时设置任意的新属性。...Python不能只在对象创建时分配静态内存来存储所有的属性。 因此，如果你创建了大量的对象（成千上万），它会占用大量的内存。 仍然有办法绕过这个问题。...它涉及到__slots__的用法，使Python不使用字典，只给一组固定的属性分配空间。...IPython 4.0.0 -- An enhanced Interactive Python. ?...%quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object?
MiB a = [] 6 22.9 MiB 0.0 MiB b = [] 7 22.9 MiB 0.0 MiB...c = [] 8 27.1 MiB 4.2 MiB for i in range(100000): 9 27.1 MiB 0.0 MiB...MiB 0.0 MiB b.append(300) 12 28.3 MiB 0.8 MiB for i in range(100000...MiB -0.6 MiB del a 15 27.9 MiB 0.2 MiB del b 16 27.3 MiB -0.6...MiB del c 17 18 27.3 MiB 0.0 MiB print 'Done!'
py3nvml的安装与使用 接下来正式看下py3nvml的安装和使用方法，这是一个可以在python中实时查看和监测GPU信息的一个库，可以通过pip来安装和管理： $ python3 -m pip install...= --shared-files 11MiB | | 0 N/A N/A 812125 C /usr/local/bin/python...A N/A 812125 C /usr/local/bin/python 93MiB | +-------------------------------...4MiB | | 1 N/A N/A 813030 C /usr/local/bin/python 7187MiB | +-------------...4MiB | | 1 N/A N/A 814673 C /usr/local/bin/python 7187MiB | +-------------
节选自 《Python data science handbook》 获取帮助 $ pip install line_profiler获取帮助与文档 使用？...也可以将shell命令的结果传递给Python变量。如果需要将Python变量传递给shell，将变量用{}括起来即可。 In [4]: contents = !...echo {message} hello from Python 异常和调试 控制异常信息的输出 魔术命令%xmode可以控制异常信息的输出。...0.0 MiB def sum_of_lists(N): 2 39.0 MiB 0.0 MiB total = 0 3 46.5...MiB 7.5 MiB for i in range(5): 4 71.9 MiB 25.4 MiB L = [j ^ (j >>
2812MiB | | 0 N/A N/A 4219 C /app/.venv/bin/python...2800MiB | | 0 N/A N/A 4525 C /app/.venv/bin/python 1822MiB | |...0 N/A N/A 4707 C /app/.venv/bin/python 2704MiB | | 0 N/A...N/A 4877 C /app/.venv/bin/python 1832MiB | | 0 N/A N/A...4917 C /app/.venv/bin/python 1854MiB | +---------------------------------
Off | 00000000:1B:00.0 Off | 0 | | N/A 41C P0 36W / 250W | 6697MiB / 32510MiB...6693MiB | | 1 N/A N/A 166790 C python...9485MiB | | 2 N/A N/A 165941 C python 5607MiB | | 3 N/...A N/A 165032 C python 10551MiB | | 4 N/A N/A 164226...C python 5833MiB | | 5 N/A N/A 163344 C python
今天我们就来分享一些平时能用上的Python性能分析工具。...0.000 MiB @profile def my_func(): 17.934 MiB 7.641 MiB a...= [1] * (10 ** 6) 170.523 MiB 152.590 MiB b = [2] * (2 * 10 ** 7) 170.527 MiB 0.004 MiB...time.sleep(10) 17.938 MiB -152.590 MiB del b 10.305 MiB -7.633 MiB del a 10.309 MiB...，可以像监测心率一样追踪程序运行，通过web页面可视化Python程序的执行过程。
ovpn上获取用户数 这里懒得自己写了，找了个现成的python脚本，有点复杂，可以自己写个简单点的 复制过来格式乱了，懂python就自己修改下，要不用shell写个也可以，只要输出是通用格式即可 #...)) get_log() check_users() 试运行一下，重点是"-f"指定状态ovpn的日志，"-P"表示获取性能数据，至于"-w"和"-c"是报警阈值，不写的话默认是10和20 # python...脚本 snmp的扩展功能不直接支持python，但可以调用执行shell脚本，所以用shell脚本去调用上面的python脚本 # cat /etc/snmp/scripts/check_ovpn_users.sh.../bin/bash python /etc/snmp/scripts/check_ovpn_users.py -f /var/log/openvpn-status.log -P -w 20 -c 30...::nsExtendObjects NET-SNMP-EXTEND-MIB::nsExtendNumEntries.0 = INTEGER: 3 NET-SNMP-EXTEND-MIB::nsExtendCommand
/usr/bin/python import re import os #get SNMP-MIB2 of the devices def getAllitems(host,oid):.../usr/bin/python import os def getAllitems(host, oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public.../usr/bin/python import os def getAllitems(host, oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public.../usr/bin/python import os def getAllitems(host, oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public.../usr/bin/python import re import os def getAllitems(host,oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -
作用：memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况 使用方法一： 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式： python -m memory_profiler...print c 9 10 if __name__=='__main__': 11 test1() 输出结果： rgc@rgc:~/baidu_eye/carrier/test$ python...MiB c=0 8 21.492 MiB 0.000 MiB for item in xrange(100000): 9 21.492 MiB...0.000 MiB c+=1 10 21.492 MiB 0.000 MiB print c 名词含义为 Mem usage: 内存占用情况...如果没有此参数，分析结果会在控制台输出 运行方式：直接跑此脚本 python memory_profiler_test.py 此方法优点：解决第一种方法的缺点，在 不需要 分析时，直接注释掉此行
36.4 MiB @profile 3 def addition(): 4 36.4 MiB 0.0 MiB a = [1] * (10 ** 1) 5 3851.1 MiB 3814.7 MiB...b = [2] * (3 * 10 ** 2) 6 7665.9 MiB 3814.8 MiB sum = a+b 7 7665.9 MiB 0.0 MiB return sum peak memory...: 7665.88 MiB, increment: 7629.52 MiB 4、完整python脚本的内存消耗（自学气象人推荐使用这种方法，且对原文做了部分修改） 这个方法不能在 notebook 中使用...我们必须创建 python 脚本并通过命令行运行它。...（具体可点击阅读原文看官网使用介绍） python -m memory_profiler my_func2.py python -m memory_profiler my_func3.py Pytorch-Memory-Utils
1521MiB | | 1 19447 C /home/dai/py36env/bin/python 3831MiB...9845MiB | | 1 19963 C /home/dai/py36env/bin/python 7495MiB...2529MiB | | 1 9574 C /home/dai/py36env/bin/python 2615MiB...10935MiB | | 1 9574 C /home/dai/py36env/bin/python 6305MiB...10691MiB | | 1 11743 C /home/dai/py36env/bin/python 7043MiB
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