بلومبرگ کے پاس اوپن سورسڈ میمرے ہے، جو Python ایپلی کیشنز میں میموری کو پروفائل کرنے کا ایک ٹول ہے۔ یہ پروگرام Python میں میموری مختص کرنے کی کارروائیوں کو ٹریک کرتا ہے اور کوڈ کے مختلف حصوں کی میموری کی کھپت کا تجزیہ کرنے اور اسے بہتر بنانے کے ساتھ ساتھ C/C++ میں لکھے گئے پلگ ان کے لیے ایک بصری انٹرفیس پیش کرتا ہے۔ رپورٹیں یا تو انٹرایکٹو یا HTML فارمیٹ میں تیار کی جا سکتی ہیں۔ اس میں پروفائلنگ کے انتظام کے لیے ایک CLI انٹرفیس اور ایک لائبریری شامل ہے جسے تھرڈ پارٹی پروجیکٹس میں میموری آپریشنز کو ٹریک کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کوڈ اپاچی 2.0 لائسنس کے تحت شائع کیا گیا ہے۔ آپریشن صرف لینکس پلیٹ فارم پر تعاون یافتہ ہے۔
اہم خصوصیات:
- ایپلی کیشنز: ایپلی کیشنز میں زیادہ میموری کی کھپت کی وجوہات کی نشاندہی کریں، میموری لیک کا پتہ لگائیں، اور کوڈ کی شناخت کریں جو بہت زیادہ میموری مختص کر رہا ہے۔
- کل میموری کی کھپت، فنکشن کے اندر کھپت اور میموری مختص کرنے کی کارروائیوں کی تعداد کے سلسلے میں تمام فنکشن کالز کو ٹریک کرتا ہے۔ کال اسٹیک کا درست اندازہ لگانے کی صلاحیت۔
- C/C++ میں لائبریریوں میں کالوں پر کارروائی کرنا اور مقامی ماڈیولز میں میموری کی کھپت کا حساب دینا۔ numpy اور pandas کا استعمال کرتے ہوئے منصوبوں کا تجزیہ کرنے کے لئے معاونت.
- تجزیہ کردہ درخواست کی کارکردگی پر کم سے کم اوور ہیڈ اور نہ ہونے کے برابر اثر۔ کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مقامی کوڈ ٹریکنگ کو غیر فعال کرنے کا اختیار۔
- بڑی تعداد میں میموری کے استعمال کی رپورٹس کی دستیابی، بشمول بصری درجہ بندی اور سیڑھی گراف (شعلہ گراف)۔
- تھریڈز کے ساتھ کام کرنے اور انفرادی تھریڈز کے تناظر میں میموری کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت۔ Python تھریڈز اور مقامی تھریڈز، جیسے C/C++ ماڈیولز میں استعمال ہونے والے C++ تھریڈز، معاون ہیں۔
- pytest کے ساتھ انضمام کا امکان اور pytest تشریحات کی فراہمی جو میموری کی کھپت کی حدوں کو متعین کرتی ہے، اگر اس سے تجاوز کیا گیا تو، ٹیسٹ کے عمل کے دوران انتباہات پیدا کیے جائیں گے۔
ماخذ: opennet.ru