Python内存监测实战：使用memory_profiler与mprof绘制运行曲线

此前为寻找能输出Python函数运行时最大内存消耗的有效方法，查阅了大量博客与知乎文章并尝试多种方案，最终选定利用memory_profiler库中的mprof功能进行测量。该工具的原理是在代码执行期间每隔0.1秒统计一次内存使用情况，并生成相应的统计图表。

具体操作步骤如下：

首先需安装memory_profiler和psutil库（psutil主要用于提升memory_profiler的性能，建议一并安装），可通过pip命令直接完成安装。

pip install memory_profiler 
pip install psutil

具体运行方式如下：在待检测代码所在的目录下打开命令行终端，执行相应命令。

mprof run test.py

执行后将生成一个.dat格式的数据文件，例如“mprofile_20160716170529.dat”，该文件记录了内存使用量随时间变化的详细数据。

mprof plot

使用上述命令可以将数据以图片形式直观展示出来。

若在运行过程中遇到gbk解码错误，解决方法是首先打开memory_profiler.py文件，定位到第1131行代码处。

将原有的with open(filename) as f:修改为with open(filename, encoding='utf-8') as f：即可解决该问题。

错误提示通常为：UnicodeDecodeError: ‘gbk' codec can't decode byte 0xad in position 337: illegal multibyte sequence

值得注意的是，尽管网上多数教程建议在待检测函数前添加@profile修饰器，但在Anaconda Python3.6环境中，该修饰器始终无法生效，强行添加会导致报错，而未添加该修饰器时程序运行正常。