この記事では、Pythonでモジュールをインポートする方法と、プログラムのメモリ使用量を確認する手法について詳しく解説します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。
目次
モジュールのインポート
Pythonでは、標準ライブラリやサードパーティのライブラリを使用する際に`import`ステートメントを使います。このセクションでは、その基本的な使い方を解説します。
基本的なインポート方法
基本形は次のとおりです。
# mathモジュールをインポート
import math
この形式では、モジュール内の関数やクラスをモジュール名を指定して呼び出します。
# 円周率を表示
print(math.pi)
asキーワードを用いたインポート
`as`キーワードを使うことで、モジュール名を別名で扱えます。
# numpyモジュールをnpという別名でインポート
import numpy as np
メモリ使用量の確認
Pythonでプログラムがどれだけのメモリを使用しているかを確認する方法はいくつかありますが、ここでは`psutil`ライブラリを用いた確認方法を解説します。
psutilライブラリのインストール
psutilライブラリは、システム使用量やプロセスなどに関する情報を取得できるライブラリです。
# pipでpsutilをインストール
pip install psutil
メモリ使用量の取得
以下のコードで現在のPythonプロセスのメモリ使用量を取得できます。
import psutil
import os
# 現在のプロセスIDを取得
process = psutil.Process(os.getpid())
# メモリ使用量を取得（単位はMB）
memory = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
print(f"Memory used: {memory} MB")
応用例
応用例1: モジュールの選択的インポート
特定の関数だけをインポートして使用する例です。
# mathモジュールからpiとsinをインポート
from math import pi, sin
# sin関数とpiを使用
result = sin(pi / 2)
print(result)
応用例2: メモリ使用量の監視
特定の操作がどれだけメモリを使用するのかを監視する例です。
import time
# 初期のメモリ使用量を取得
initial_memory = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
# 何らかの処理（例えば、リストに大量のデータを追加）
large_list = [x for x in range(1000000)]
# 処理後のメモリ使用量を取得
final_memory = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
# メモリ使用量の増加を表示
print(f"Memory used: {final_memory - initial_memory} MB")
まとめ
Pythonでは、`import`ステートメントで必要なモジュールを簡単にインポートできます。また、`psutil`ライブラリを用いれば、プログラムのメモリ使用量も容易に確認できます。これらの知識を活かして、より効率的なプログラミングを行いましょう。
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