Memory_profiler es un módulo Python desarrollado para monitorear el consumo de memoria de un programa Python línea por línea de cada instrucción del programa.
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Para instalar el módulo se usa easy_install o pip:
easy_install -U memory_profilerpip install -U memory_profiler
Se muestra el código del artículo sobre profiling publicado antes:
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-
#Se importa numpy como np
import numpy as np
#Se define el uso del decorador profile. En la funcion que genera matrices inversas.
@profile
def Inversa(n):
a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
return a.I
if __name__ == '__main__':
#Se define una lista de tamaños de la matriz
tamagno = 2 ** np.arange(0, 12)
#Se recorre la lista y se invierte cada matriz con la
#funcion Inversa
for n in tamagno:
Inversa(n)
Para iniciar el monitoreo se ejecuta el siguiente comando:
python -m memory_profiler matrizinversa.py
El resultado se muestra a continuación:
Filename: matrizinversa.pyLine # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 11.89 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 11.91 MB 0.02 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.10 MB 0.19 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.11 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.11 MB 0.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.16 MB 0.05 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.16 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.16 MB 0.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.16 MB 0.00 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.16 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.16 MB 0.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.16 MB 0.00 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.16 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.16 MB 0.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.16 MB 0.00 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.16 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.16 MB 0.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.17 MB 0.00 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.17 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.22 MB 0.05 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.35 MB 0.13 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.35 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.45 MB 0.09 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 12.95 MB 0.50 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.45 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 12.95 MB 0.50 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 13.54 MB 0.59 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.53 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 14.54 MB 2.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 16.79 MB 2.26 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.79 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 20.79 MB 8.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 28.88 MB 8.09 MB return a.I
Filename: matrizinversa.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
8 @profile
9 12.87 MB 0.00 MB def Inversa(n):
10 44.87 MB 32.00 MB a = np.matrix(np.random.rand(n, n))
11 77.38 MB 32.50 MB return a.I
Se muestra los ciclos de ejecución de la generación de la matriz inversa del archivo matrizinversa.py, se representa en columna la información de la línea que se está ejecutando del programa, la cantidad de memoria utilizada, el incremento de memoria y el código que se está ejecutando.