问题出现的原因是需要对Python代码的内存使用情况进行分析，但没有找到合适的工具来实现该功能。解决方法是使用内存分析工具mem-profile或psutil，并编写逻辑来收集时间戳和当前内存使用情况，并将其用于绘图。

在Python中，可以使用mem-profile或psutil等任何分析工具来收集内存使用情况，并编写逻辑来收集时间戳和当前内存使用情况。然后，可以使用这些数据绘制内存使用情况随时间的变化图。

具体而言，可以使用psutil来查询当前内存使用情况。以下是一个示例代码：

import psutil
import time
timestamps = []
memory_usages = []
while True:
    # 获取当前时间戳
    timestamp = time.time()
    # 获取当前内存使用情况（单位：字节）
    memory_usage = psutil.virtual_memory().used
    
    # 添加时间戳和内存使用情况到相应的列表中
    timestamps.append(timestamp)
    memory_usages.append(memory_usage)
    
    # 暂停一段时间，可以根据需要调整时间间隔
    time.sleep(1)

上述代码会不断查询当前时间戳和内存使用情况，并将其添加到timestamps和memory_usages列表中。然后，可以使用这些数据来绘制内存使用情况随时间的变化图。

例如，可以使用matplotlib库来绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(timestamps, memory_usages)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Memory Usage (bytes)')
plt.title('Memory Profiler over Time')
plt.show()

运行上述代码，就可以得到一个显示内存使用情况随时间变化的图表。

这样，通过使用psutil和编写一些逻辑，可以实现Python代码的内存使用情况分析，并绘制内存使用情况随时间的变化图。

Memory profiler over time python script 是一个用于监测Python脚本的内存使用情况的工具。该工具可以帮助开发者分析脚本中的内存泄漏或者内存占用过高的问题，并提供了对内存使用情况的实时监测。

出现该问题的原因是，作者已经使用了一个mem-profiler工具，但是这些工具都不能提供他所需要的实时内存使用情况。作者希望能够在脚本运行过程中实时监测内存的分配情况，以便在需要时调整机器的内存分配。

为了解决这个问题，作者使用了memory_profiler这个工具。该工具可以通过在需要监测的函数上添加修饰器来实现对内存使用情况的监测。具体的使用方法是，在需要监测的函数上添加@profile修饰器，然后在脚本中使用memory_profiler模块来运行该脚本，并输出内存使用情况。通过观察输出结果，开发者可以得到脚本在运行过程中的内存占用情况，以及可能存在的内存泄漏问题。

作者在示例中给出了一个使用memory_profiler的例子。在这个例子中，作者定义了一个名为my_func的函数，该函数会分配两个列表a和b，并在函数结束时释放列表b的内存。然后，在脚本的主函数中调用了my_func函数。作者使用memory_profiler模块来运行这个脚本，并输出内存使用情况。

通过使用memory_profiler工具，作者可以实时监测脚本在运行过程中的内存使用情况，并及时发现可能存在的内存泄漏问题。通过分析输出结果，作者可以得到脚本的内存分配情况，以及可能存在的性能瓶颈。

总之，Memory profiler over time python script 是一个用于实时监测Python脚本内存使用情况的工具，可以帮助开发者分析脚本中的内存泄漏问题，并提供对内存使用情况的实时监测。通过使用该工具，开发者可以掌握脚本在运行过程中的内存分配情况，并及时发现可能存在的性能问题。