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Python的tracemalloc模块提供了用于跟踪Python程序中内存分配和释放情况的工具。它可以帮助开发人员识别哪些代码部分使用了最多的内存，以及在何处分配了最多的内存。

Pythontracemalloc C API是一组用于在C / C ++扩展中使用tracemalloc功能的API函数。这些函数允许开发人员按照函数调用堆栈跟踪内存分配情况，并检索有关内存快照的信息。

以下是一个简单的示例程序，在其中使用Pythontracemalloc C API来跟踪Python程序中的内存分配情况：

C
#include <Python.h>
#include <tracemalloc.h>

static PyObject* allocate(PyObject* self, PyObject* args) {
tracemalloc_start(10);
void* p = PyMem_RawMalloc(1024 * 1024);
PyObject* result = PyLong_FromVoidPtr(p);
tracemalloc_stop();
return result;
}

static PyMethodDef mymodule_methods[] = {
{"allocate", allocate, METH_VARARGS, "Allocate memory"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

static struct PyModuleDef mymodule_definition = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"mymodule",
"A sample module",
-1,
mymodule_methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void)
{
return PyModule_Create(&mymodule_definition);
}


此示例程序定义了一个名为"allocate"的函数，该函数使用Pythontracemalloc C API来跟踪PyMem_RawMalloc分配内存的情况。当Python程序调用此函数时，它将返回一个指向已分配内存的PyLong对象，并记录分配和释放内存的信息。

要使用此示例程序，请按照以下步骤操作：

1. 将上述代码保存到名为“mymodule.c”的文件中。
2. 在命令行中使用以下命令构建模块：python3 setup.py build_ext --inplace
3. 在Python中导入模块并调用allocate函数：import mymodule; mymodule.allocate()