在代码编程中测试运行内存可以使用以下方法：
使用内置库 `timeit`
可以使用 `timeit.Timer（）` 函数创建一个计时器。
使用 `timeit.Timer.timeit（）` 函数来测试代码的执行时间。
使用 `timeit.Timer.repeat（）` 函数来测试代码的内存使用情况。
基于 Jupyter Notebook 的测试
使用 `%timeit` 命令进行单行代码运行时间测试，参数包括 `-n`（每次循环执行多少次代码）、`-r`（共循环几次）和 `-o`（输出结果）。
使用 `%%timeit` 命令进行多行代码（代码块）运行时间测试。
使用 `memory_profiler` 模块
首先安装 `memory_profiler` 模块：`pip install memory_profiler`。
在需要分析内存的代码文件中，引入 `@profile` 装饰器，并在需要分析内存的函数前加上该装饰器。
运行需要分析内存的代码，并使用 `mprof` 命令进行分析。例如：
```python
from memory_profiler import profile
@profile
def my_function（）:
Your code here
pass
if __name__ == "__main__":
my_function（）
```
使用 `mprof run` 命令对脚本进行内存监控。
使用 `mprof plot` 命令生成内存使用曲线图。
使用 Java 剖析工具
使用 Java 剖析工具（如 JProfiler 和 VisualVM）分析内存使用情况并识别内存泄漏。
使用微基准测试框架（如 JMH 和 Caliper）创建可重复、可比较的测试，以衡量特定函数或代码块的内存使用情况。
使用 Valgrind
Valgrind 是一个动态分析工具，可以自动测量内存管理和线程中的 Bug，给出更详细的测量工具。它可以用于分析 Python 程序的内存使用情况。
建议
选择合适的工具：根据使用的编程语言和具体需求选择合适的内存测试工具。
代码优化：在测试过程中，注意代码的优化，减少不必要的内存占用。
多次测试：多次运行测试以获取更准确的结果，避免偶然误差。
通过以上方法，可以有效地测试和优化代码的运行内存使用。