Python 从memory_profiler记录报告

我正在使用内存分析器分析我的代码

from memory_profiler import profile

@profile
def whatever():
    ....
    ....

所以，正如你们中的许多人可能知道的，我在屏幕上得到类似的输出：

Line #    Mem usage  Increment   Line Contents
==============================================
     3                           @profile
     4      5.97 MB    0.00 MB   def my_func():
     5     13.61 MB    7.64 MB       a = [1] * (10 ** 6)
     6    166.20 MB  152.59 MB       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
     7     13.61 MB -152.59 MB       del b
     8     13.61 MB    0.00 MB       return a

我的问题是:

由于@profile过程需要很多时间，我想知道我是否可以以某种方式记录/存储这个输出，并让脚本运行，可能是在晚上

我的想法是在许多def函数中使用decorator@profile，并以某种方式将所有结果存储在一个TXT或多个不同的TXT文件中，这并不重要，重要的是如果可能的话。

从注释中可以看出：

如果你只是跑

run_my_thing > output.txt

在shell中，您可以将

stdout

存储在文件中

---

这将完全绕过内存分析器。显然，仅仅重定向stdout并不理想，但如果是用于人类分析，这应该不是一个大问题。

我没有尝试过，但看起来很简单-从以下方面：

报告

通过将IO流传递为，可以将输出重定向到日志文件 类似@profile（stream=fp）的装饰器的参数

---

对于许多txt/log文件，即分别保留各种函数/代码块的结果-在装饰函数时传递不同的文件对象：

fp=open('memory_profiler.log','w+')
@profile(stream=fp)
def func1():
    # statements

fp2=open('memory_profiler2.log', 'w+')
@profile(stream=fp2)
def func2():
    # statements
.....

缺点：大量的开放连接

---

登录到多个文件的优雅方式是使用

旋转文件处理程序

：

有时专门使用记录器模块会非常方便 当我们需要使用RotatingFileHandler时。 只需使用 内存探查器模块的日志文件

---

将输出发送到日志文件的最佳示例可以在其repo中找到：

---

你可以使用，你就不能直接用管道传递结果吗？这是一个又快又脏的解决方案。@Veedrac，对不起，我不太懂你的意思，我不太喜欢

内存剖析器

，我只知道如何让它工作，但我甚至不知道输出来自哪里。这将有助于我的思考。只需在shell中运行我的东西output.txt即可。完全绕过

memory\u profiler

。很明显，这并不理想。谢谢Veedrac，我其实不在乎它有多理想，如果它能工作，那么对我来说就足够了，谢谢。

fp=open('memory_profiler.log','w+')
@profile(stream=fp)
def func1():
    # statements

fp2=open('memory_profiler2.log', 'w+')
@profile(stream=fp2)
def func2():
    # statements
.....

from memory_profiler import LogFile
import sys

sys.stdout = LogFile('memory_profile_log')