我想知道我的Python应用程序的内存使用情况,特别是想知道哪些代码块/部分或对象消耗的内存最多。 谷歌搜索显示一个商业的是Python内存验证器(仅Windows)。

开源的有PySizer和Heapy。

我还没有试过,所以我想知道哪一个是最好的,因为:

给出了大部分细节。 我必须对代码做最少或不做任何更改。


当前回答

还可以尝试pytracemalloc项目,该项目提供每个Python行号的内存使用量。

EDIT(2014/04):它现在有一个Qt GUI来分析快照。

其他回答

我推荐Dowser。它非常容易安装,您不需要对代码进行任何更改。您可以通过时间查看每种类型的对象的计数,查看活动对象的列表,查看活动对象的引用,所有这些都来自简单的web界面。

# memdebug.py

import cherrypy
import dowser

def start(port):
    cherrypy.tree.mount(dowser.Root())
    cherrypy.config.update({
        'environment': 'embedded',
        'server.socket_port': port
    })
    cherrypy.server.quickstart()
    cherrypy.engine.start(blocking=False)

导入memdebug,并调用memdebug.start。这是所有。

我还没试过PySizer或Heapy。我很感激别人的评价。

更新

上面的代码是针对CherryPy 2的。X, CherryPyX服务器。快速启动方法已删除和引擎。Start不带阻塞标志。如果你用的是CherryPy 3。X

# memdebug.py

import cherrypy
import dowser

def start(port):
    cherrypy.tree.mount(dowser.Root())
    cherrypy.config.update({
        'environment': 'embedded',
        'server.socket_port': port
    })
    cherrypy.engine.start()

Guppy3使用起来非常简单。在代码中的某些地方,你必须写以下代码:

from guppy import hpy
h = hpy()
print(h.heap())

这将给出如下输出:

Partition of a set of 132527 objects. Total size = 8301532 bytes.
Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
0  35144  27  2140412  26   2140412  26 str
1  38397  29  1309020  16   3449432  42 tuple
2    530   0   739856   9   4189288  50 dict (no owner)

你还可以找到对象被引用的位置,并获得相关的统计数据,但不知为何,这方面的文档有点少。

还有一个图形浏览器,是用Tk编写的。

对于Python 2。x,使用Heapy。

还可以尝试pytracemalloc项目,该项目提供每个Python行号的内存使用量。

EDIT(2014/04):它现在有一个Qt GUI来分析快照。

Muppy是另一个Python内存使用分析器。这个工具集的重点是识别内存泄漏。

Muppy试图帮助开发人员识别Python应用程序的内存泄漏。它支持在运行时跟踪内存使用情况,并识别正在泄漏的对象。此外,还提供了工具来定位未发布对象的源。

我正在为Python开发一个名为memprof的内存分析器:

http://jmdana.github.io/memprof/

它允许您在执行装饰方法期间记录和绘制变量的内存使用情况。你只需要导入库使用:

from memprof import memprof

并装饰你的方法使用:

@memprof

这是一个关于图的例子:

该项目托管在GitHub:

https://github.com/jmdana/memprof