1.Lua性能优化（三）：ELuaProfiler开源
2.Simpleperf 翻译篇3-Android 应用分析
3.python看对象占用多少内存（python查看对象的源码内存地址）
Lua性能优化（三）：ELuaProfiler开源
欢迎关注，我之前的源码文章中提到的Lua性能优化系列中，自己实现的源码LuaProfiler终于开源了！
之前由于工作原因，源码代码归属问题，源码让这款Profiler未能与大家分享。源码边框回归源码但如今，源码为了在UE4项目中进行Lua性能分析的源码需要，我花费时间开发出了一款新的源码工具——ELuaProfiler，并已将其开源在Github上。源码
ELuaProfiler，源码顾名思义，源码是源码一个易于使用的Lua性能剖析器。目前，源码它专注于UnLua-ue4的源码老版本，因为我们的项目采用了这个版本。ELuaProfiler的核心功能是ELuaMonitor，它支持三种剖析模式：Total（整体性能）、PerFrame（帧级性能）和Statistics（统计数据）模式，与Unity自带的Profiler功能相似。
此外，ELuaMonitor允许用户动态调整Profile的深度，以满足不同深度的性能分析需求。它还兼容Windows和Mac平台，因为它是基于UE4原生编辑器构建的，且已修复了导致iOS构建问题的指标加粗源码bug。
未来，我计划继续改进和扩展ELuaProfiler的功能，以更好地服务于Lua性能分析社区。如果你对Lua性能优化感兴趣，或者需要一个实用的Profiler工具，ELuaProfiler是一个不错的选择，现在就去Github上获取它的源码吧！
Simpleperf 翻译篇3-Android 应用分析
准备一个 Android 应用
为了进行性能分析，可能需要调整构建脚本以生成专门的 APK 文件。针对 Android O（8.0）及以上版本，可以使用wrap.sh 脚本。步骤如下：在 AndroidManifest.xml 文件中添加 android::debuggable="true"；在 lib/arch 目录下放置 wrap.sh。wrap.sh 在运行应用时，不向 ART 传递调试标志，使应用以发布版本运行。在 app/build.gradle 中加入wrap.sh脚本即可实现。
若需分析 C/C++ 代码，需注意Android Studio在构建 APK 时可能删除 Native 库的符号表和调试信息，导致分析结果中出现未知符号或损坏的调用图。解决方法是在app_profiler.py中使用-lib 参数，传递包含未剥离 Native 库的目录，通常是Android Studio项目路径。
对于 Java 代码的分析，从Android 9.0版本开始，Simpleperf 支持分析Java代码，多医院 源码不论执行方式。无需额外操作。
使用 SimpleperfExampleCpp 示例应用构建 app-debug.apk，用于性能分析。
记录和报告性能分析数据
通过app-profiler.py工具进行性能分析，收集当前目录下的perf.data文件中的分析数据以及binary_cache/目录下的相关Native二进制文件。分析时通常需要运行此应用，以确保记录到足够的样本。MixActivity启动繁忙线程，因此在分析时不需运行该应用。
使用report.py生成报告，输出到stdio接口。若报告中出现大量未知符号，参考相关文档。使用report_html.py生成html报告，并在浏览器中打开显示。
记录并报告调用图
通过HTML界面报告调用图，使用report_html.py展示性能分析结果，包括图表统计、样本表、火焰图、源代码注释和反汇编注释。推荐使用这种方式显示报告。
为了显示火焰图，首先记录调用图。考试 mysql 源码火焰图展示在report_html.py的Flamegraph选项卡中，也可直接使用inferno显示。确保已安装perl。
使用FlameGraph构建火焰图，需要安装perl环境。
在Android Studio中报告
Simpleperf的report-sample命令将perf.data转换为Android Studio CPU Profiler识别的protobuf格式，转换可在设备端或主机端进行。使用--symdir参数在主机端执行操作，如果主机端有更多符号信息。
对Java符号进行反混淆
Java符号可能因ProGuard混淆。恢复报告中原始符号，通过--proguard-mapping-file参数将Proguard映射文件传递给报告脚本或report-sample命令。
同时记录On-CPU时间和Off-CPU时间
通过检查设备是否支持trace-offcpu属性实现。如果设备支持，可在属性列表中找到此属性，然后尝试使用。On-CPU时间表示线程在CPU上运行的总时间；Off-CPU时间则表示线程在I/O、锁、计时器、分页/交换等操作时，等待CPU时间。
分析应用启动
从应用启动阶段开始进行分析。
控制录制的应用程序代码
Simpleperf支持从应用代码控制录制。具体步骤如下：使用Demo实例演示。
手动解析分析数据
可以使用simpleperf_report_lib.py编写Python脚本手动解析分析数据。asift算法源码示例包括report_sample.py、report_html.py。
python看对象占用多少内存（python查看对象的内存地址）
本篇文章给大家谈谈python看对象占用多少内存，以及python查看对象的内存地址对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、Python对象2、python内存占用分析工具3、使用sys.getsizeof查看python对象的内存占用4、如何估算一个Python对象的内存占用5、python创建类占用内存Python对象众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。
对象是在堆上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于栈中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址：cpython[GitHub]
Python对象的定义位于Include/object.h，是一个名为PyObject的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量ob_refcnt和一个类型对象指针ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向可变大小Python对象的指针也可以转换为PyVarObject*（可变大小的Python对象会在下文中解释）。PyVarObejct就是在PyObject的基础上多了一个ob_size字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针ob_type，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个PyTypeObject接口体
实际定义是位于Include/cpython/object.h的_typeobject：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的int类型为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的ob_type都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象，它的ob_type会指向int类型对象PyLong_Type。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底类型对象也是一个对象，也有ob_type属性，那PyLong_Type的ob_type是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)={ { _PyObject_EXTRA_INIT1,PyType_Type}0}，将其代入PyObject_VAR_HEAD，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知，Python类型对象的类型就是PyType_Type，而PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有PyObject和PyVarObject，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为可变对象（变长对象）和不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明s2=s，修改s的值：s='newstring'，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明l2=l，修改l的值：l.append(6)，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于字符串对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于数值型对象，Python会默认创建0~以内的整数对象，也就是0~之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以PyObject_xxx的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用PyObjecg_New创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用PyLong_FromLong创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过PyObject*变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针PyObject*，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的ob_type属性动态进行判断，而Python正是通过ob_type实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数ob_refcnt。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。
python内存占用分析工具
pipinstallmemory_profiler
pipinstallpsutil
pipinstallmatplotlib
使用方法
frommemory_profilerimportprofile
@profile(precision=4,stream=open('test.log','w+'))
deftest(args:List):
...
运行：
python3test.py
Memusage:表示执行该行后Python解释器的内存使用情况
Increment:表示当前行的内存相对于上一行的差异，即自己本身增长了多少，如果减少了则不显示.
使用sys.getsizeof查看python对象的内存占用使用sys.getsizeof方法可以查看python对象的内存占用，单位：字节(byte)
实际上是调用了__sizeof__方法：
有些数据类型在Python3和Python2中占用的内存是不同的，例如range：
关于这个值是怎么算出来的，有待研究～
暂时已知：这个值包括该对象的数值、签名（包括数据类型、参数、调用方式等）等一系列数据所占总内存。可变对象所占内存可能极小，因为对象是指针，指向很大的数据。
如何估算一个Python对象的内存占用如果想自己写程序来实现的话，可以参考它们的源码。
top/free都是在procps包中(apt-getsourceprocps)。
找到cpus_refresh()函数，你可以看到它是怎样从/proc/stat解析出CPU的使用率的。meminfo()函数则展示了如何从/proc/meminfo解析出内存的使用率（这个文件自己解析也很简单）。
python创建类占用内存2g。python创建类占用内存有2g。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
关于python看对象占用多少内存和python查看对象的内存地址的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
