如何用Python结合memory_profiler进行内存消耗分析？

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在开发任何编程语言的项目时，代码都需要考虑内存问题。随着项目体量的增大，若不警惕，内存泄漏等问题便可能浮现。因此，从开发伊始，就建议对每个函数的内存使用进行细致的审查。

任何编程语言开发的项目代码都是需要考虑内存问题的，有时候当项目体量比较庞大以后若是出现内存泄漏等问题分析起来更是哦力不从心的。

因此，平时建议从开发的每个函数入手尽量编写的标准、规范，不至于造成后期无法修复的BUG，这个python非标准模块memory_profiler值得一看。

使用memory_profiler能分析出每行代码块的内存资源使用情况，有两种方式可以参考，一种是开发完代码块通过命令行的方式执行即可。

另一种则在直接代码块时直接生成内r内存资源情况的日志可以随时查看。

使用python pip的方式安装memory_profiler非标准库，默认使用清华大学的python镜像站。

pip install memory_profiler -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

开发一个函数func_while，其中运行一个100万次的循环并且在循环中打印每一次循环执行时的时间戳，将内存使用情况保存到日志文件memory.log中。