Python是一種高級編程語言，因其可擴展性和易于學習的特點而備受開發者青睞。然而，隨著應用程序的逐漸復雜化，程序的內存占用成為開發者面臨的一個重要問題。在Python中，我們可以使用一些內置模塊來監視程序內存的占用情況。

Python中有一個名為memory_profiler的模塊，它可以幫助我們監視我們的Python代碼的內存占用情況。下面是一個使用memory_profiler的例子：

from memory_profiler import profile
@profile
def my_func():
a = [1] * (10 ** 6)
b = [2] * (2 * 10 ** 7)
del b
return a
if __name__ == '__main__':
my_func()

在這個例子中，我們使用了@profile裝飾器，它將監控my_func()函數的內存占用情況。當我們運行這個程序時，它會輸出以下信息：

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
3     38.3 MiB     38.3 MiB   @profile
4                             def my_func():
5     46.5 MiB      8.2 MiB       a = [1] * (10 ** 6)
6    346.7 MiB    300.2 MiB       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
7    215.4 MiB   -131.4 MiB       del b
8     46.5 MiB   -168.9 MiB       return a

可以看到，我們的函數在執行后消耗了一定的內存。通過memory_profiler提供的輸出，我們可以看到第5行和第6行分別創建了一個長度為1,000,000和長度為20,000,000的數組，而第7行刪除了第6行中創建的數組。

另一個可以用于監視Python內存占用的工具是psutil庫。下面是一個psutil的例子：

import psutil
pid = os.getpid()
process = psutil.Process(pid)
mem_info = process.memory_info()
print(mem_info.rss)

這個例子中，我們首先獲取了當前運行程序的進程ID（PID），然后使用psutil模塊的Process類獲取當前進程的內存信息。最后，我們輸出當前進程的內存大小（以字節為單位）。

總的來說，Python內存占用是一個很重要的問題，而在Python中，我們可以使用memory_profiler和psutil等工具來監視程序的內存占用情況。