「Tracememを使用して、Pythonのセッションメモリをトラッキングする」

「PythonのセッションメモリをトラッキングするためにTracememを使用する」

PYTHON PROGRAMMING

TracememはPythonセッションの完全なメモリを追跡するのに役立つ軽量なライブラリです。

Tracememは、Pythonセッションの特定の時点での完全なメモリ使用量を測定し、その後の変更を追跡することができる軽量なPythonプロファイリングツールです。これは、メモリの問題をデバッグするためにコードを使用したり、単にメモリ使用量を記録したりするために使用できます。Tracememの機能は非常に限られているため、非常に軽量なツールであり、セッションのメモリにほとんど影響を与えません。ただし、メモリプロファイリングツールと同様に、プログラムの実行時間には大きな影響を与える可能性があります。

このパッケージは、Pythonセッションによるメモリ使用量を測定するpympler.asizeof.asizeof()のラッパーであり、tracememはセッションメモリを追跡および評価するためのシンプルなAPIを提供しています。

このシンプルさにはコストがかかります。このツールを使用して特定の関数、オブジェクト、またはコードスニペットのメモリ使用量を測定することはできません。セッションメモリを評価するだけでなく、より大きな要件がある場合は、他のツールを使用できます。例えば：

• pympler
• memory_profiler
• perftester
• memray

もちろん、Pythonの一般的なプロファイラもあります。詳しくはこちらで確認できます：

• ‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’
• 学習する勇気：L1およびL2正則化の解説（パート4）
• 「AI意識の展開」

Pythonプロファイラ

ソースコード：Lib/profile.pyとLib/pstats.py プロファイラの紹介：cProfileとprofileは決定論を提供します…

docs.python.org

通常、組み込みのcProfileプロファイラを使用しますが、line profilerパッケージは行単位のプロファイリングに強力なツールを提供しています。

TracememのAPIはPythonでは少し異例ですが、これはできるだけシンプルで軽量なツールにするための意図的な決定です。この異例のAPIは、tracememが通常デバッグに使用されるプロファイリングツールであることからも生まれています。したがって、異なる構文（またはインポート）への異なるアプローチは、主要な問題を引き起こすことはありません。

この記事では、tracememの基本を探り、全体を監視するためにどのように利用するかを示します。

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