是的，有方法可以确定 Python 进程的总内存使用量。以下是获取内存使用量的几种常用方法：

1. 使用psutil库

该psutil库提供了一种获取系统和进程信息（包括内存使用情况）的简便方法。

首先，如果尚未安装该库，请安装它：

pip install psutil

然后，您可以使用它来获取内存使用情况：

import psutil

# Get the current process
process = psutil.Process()

# Get the memory usage in bytes
memory_usage = process.memory_info().rss

print(f"Memory usage: {memory_usage / (1024 * 1024):.2f} MB")

2. 使用resource模块（仅限 Unix）

该resource模块可用于获取 Unix 系统上的内存使用情况。以下是示例：

import resource

# Get the memory usage in bytes
memory_usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss

# Note: ru_maxrss is in kilobytes on Unix systems
print(f"Memory usage: {memory_usage / 1024:.2f} MB")

3. 使用os和ps命令（类Unix系统）

您可以使用os模块调用外部命令，例如ps获取内存使用情况。此方法更特定于平台，并且可能在不同环境中不一致地工作。

import os

# Get the process ID
pid = os.getpid()

# Use ps to get the memory usage in kilobytes
memory_usage = int(os.popen(f'ps -p {pid} -o rss=').read().strip())

print(f"Memory usage: {memory_usage / 1024:.2f} MB")

4. 使用tracemalloc跟踪内存分配（Python 3.4+）

该tracemalloc模块用于跟踪 Python 中的内存分配，虽然它不提供有关总内存使用情况的直接信息，但它可以帮助您监控内存分配。

import tracemalloc

# Start tracing memory allocations
tracemalloc.start()

# ... your code ...

# Get the current memory usage
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()

print(f"Current memory usage: {current / (1024 * 1024):.2f} MB")
print(f"Peak memory usage: {peak / (1024 * 1024):.2f} MB")

# Stop tracing memory allocations
tracemalloc.stop()

概括

在这些方法中，使用psutil库是获取 Python 进程总内存使用量最直接、跨平台的方法。模块resource和os模块与ps命令更特定于平台，可能在某些类 Unix 环境中有用。模块tracemalloc可用于跟踪 Python 程序中的内存分配。