在这里,我可以花些时间来完成线程。如何获取线程消耗的内存。
import threading
import time
class mythread(threading.Thread):
def __init__(self,i,to):
threading.Thread.__init__(self)
self.h=i
self.t=to
self.st=0
self.end=0
def run(self):
self.st =time.time()
ls=[]
for i in range(self.t):
ls.append(i)
time.sleep(0.002)
self.end=time.time()
print "total time taken by {} is {}".format(self.h,self.end-self.st)
thread1=mythread("thread1",10)
thread2=mythread("thread2",20)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
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(恐怕这是一个无法回答的问题,但我认为这是由于主题的性质所致……)
线程内存使用率的概念定义不明确。线程共享它们的内存。唯一真正的线程本地内存是它的调用堆栈,除非您进行认真递归操作,否则这不是有趣的部分。
“普通”内存的所有权不是那么简单。考虑以下代码:
import json
import threading
import time
data_dump = {}
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, name, limit):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.limit = limit
data_dump[name] = []
def run(self):
start = time.monotonic()
for i in range(self.limit):
data_dump[self.name].append(str(i))
time.sleep(0.1)
end = time.monotonic()
print("thread wall time: {}s".format(end-start))
t1 = MyThread(name="one", limit=10)
t2 = MyThread(name="two", limit=12)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
del t1
del t2
print(json.dumps(data_dump, indent=4))
data_dump
的输出将显示线程附加(并因此分配)的所有字符串。但是,在输出时(最后一个print
),谁 拥有 the 内存 ?这两个线程都不存在,但是仍然可以访问,因此不会泄漏。线程不拥有内存(超出其调用栈);流程。
根据要使用这些内存消耗数字的方式,按照@Torxed的建议使用cprofiler可能会有所帮助。