메모리 프로파일링은 파이썬 애플리케이션의 메모리 사용량과 성능에 관한 정보를 수집하는 것입니다. 이를 통해 애플리케이션의 메모리 누수나 성능 저하를 찾고 최적화할 수 있습니다. 파이썬에서는 여러 가지 도구를 사용하여 메모리 프로파일링을 수행할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 몇 가지 인기있는 도구를 소개하겠습니다.

1. memory_profiler

memory_profiler는 파이썬 프로그램에서 메모리 사용량을 행 단위로 측정할 수 있는 도구입니다. @profile 데코레이터를 사용하여 어떤 함수가 메모리를 많이 사용하는지 알 수 있습니다. 프로파일링 결과는 함수의 각 라인별 메모리 사용량과 총 메모리 사용량으로 제공됩니다. 이를 통해 메모리 누수가 있는 부분을 파악할 수 있습니다.

from memory_profiler import profile

@profile
def my_function():
    # 코드 내용

my_function()

2. objgraph

objgraph는 파이썬 객체 간의 참조 관계를 시각적으로 분석할 수 있는 도구입니다. 특히 메모리 누수를 찾는 데 도움이 됩니다. objgraph.show_refs() 함수를 사용하여 특정 객체의 참조 관계를 그래프로 출력할 수 있습니다.

import objgraph

# 참조 관계 그래프 출력
obj = SomeObject()
objgraph.show_refs([obj])

이 외에도 파이썬에서는 pympler, heapy, tracemalloc 등 다양한 메모리 프로파일링 도구를 사용할 수 있습니다. 각 도구는 특정한 용도와 장단점이 있으므로 상황에 맞게 선택하여 사용해야 합니다.

#python #memoryprofiling