GDB-Heap 安装与配置指南
2025-04-17 01:00:42作者:咎岭娴Homer
1. 项目基础介绍
GDB-Heap 是一个用于分析 Python 进程内存使用的开源项目。它可以提供关于 Python 进程堆内存的详细信息,帮助开发者了解和优化内存使用情况。该项目主要使用 Python 编程语言实现。
2. 项目使用的关键技术和框架
- GDB(GNU Debugger):一个强大的Unix/Linux下的程序调试工具。
- Python:一种广泛使用的高级编程语言,适用于多种应用场景。
- GLib:一个为C语言程序提供基础库的框架。
3. 项目安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:建议使用 Ubuntu 16.04 或其他兼容的 Linux 发行版。
- Python:确保已安装 Python,建议使用 Python 2.7 版本。
- 开发工具:安装必要的编译工具和依赖库。
详细安装步骤
步骤 1:安装依赖库
首先,打开终端并运行以下命令安装所需的依赖库:
sudo apt-get update
sudo apt-get install libc6-dev libc6-dbg python-gi libglib2.0-0-dbg python-ply
步骤 2:安装 Python 调试符号
为了更好地使用 GDB-Heap,需要安装带有调试符号的 Python:
sudo apt-get install python-dbg
步骤 3:获取 GDB-Heap 源码
使用 Git 从 GitHub 仓库克隆 GDB-Heap 源码:
git clone https://github.com/rogerhu/gdb-heap.git
步骤 4:配置 GDB
为了使用 GDB-Heap,需要配置 GDB 来加载 Python 扩展。创建一个名为 gdb-heap-commands 的文件,并添加以下内容:
python
import sys
sys.path.insert(0, "/usr/share/glib-2.0/gdb")
sys.path.append("/usr/share/glib-2.0/gdb")
sys.path.append("/path/to/gdb-heap") # 替换为你的 GDB-Heap 源码路径
import gdbheap
end
步骤 5:使用 GDB-Heap
现在,你可以使用 GDB 来加载 GDB-Heap 扩展,并分析 Python 进程的内存使用情况。
例如,要附加到一个正在运行的 Python 进程,可以使用以下命令:
sudo gdb -p <pid> -x /path/to/gdb-heap-commands
替换 <pid> 为你想要分析的 Python 进程的 PID。
使用 GDB-Heap 提供的命令来查看内存使用情况,例如:
(gdb) heap
这将显示内存使用情况的分类报告。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置 GDB-Heap,开始分析 Python 进程的内存使用情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137