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Python中的tracemalloc模块可以追踪Python进程中分配和释放的内存块，并记录这些内存块的当前和峰值大小。这对于发现内存泄漏和优化内存使用非常有用。

以下是一个简单的例子，演示如何使用tracemalloc模块来记录内存块的大小：

python
import tracemalloc

# 开始跟踪内存块
tracemalloc.start()

# 创建一些对象以增加内存使用量
a = [i for i in range(100000)]
b = "hello world" * 100000
c = {i: str(i) for i in range(10000)}

# 获取当前和峰值内存使用量
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()

print(f"Current memory usage: {current/10**6} MB")
print(f"Peak memory usage: {peak/10**6} MB")

# 停止跟踪内存块
tracemalloc.stop()


在这个例子中，我们使用tracemalloc模块来追踪内存使用量，并创建了一些对象以使程序使用更多内存。然后，我们获取当前和峰值内存使用量，并打印出来。最后，我们停止跟踪内存块以释放资源。

输出将类似于以下内容：


Current memory usage: 17.87853 MB
Peak memory usage: 17.878579 MB


这表明当前内存使用量为17.88 MB，峰值内存使用量也是17.88 MB。