Pympler包的asizeof模块可以做到这一点。

使用方法如下:

from pympler import asizeof
asizeof.asizeof(my_object)

不像系统。Getsizeof，它适用于你自己创建的对象。它甚至可以与numpy一起工作。

>>> asizeof.asizeof(tuple('bcd'))
200
>>> asizeof.asizeof({'foo': 'bar', 'baz': 'bar'})
400
>>> asizeof.asizeof({})
280
>>> asizeof.asizeof({'foo':'bar'})
360
>>> asizeof.asizeof('foo')
40
>>> asizeof.asizeof(Bar())
352
>>> asizeof.asizeof(Bar().__dict__)
280
>>> A = rand(10)
>>> B = rand(10000)
>>> asizeof.asizeof(A)
176
>>> asizeof.asizeof(B)
80096

正如前面提到的,

可以通过设置option code=True来包含类、函数、方法、模块等对象的(字节)代码大小。

如果你需要实时数据的其他视图，请选择Pympler

模块muppy用于在线监控Python应用程序 和模块类跟踪器提供的生命周期的离线分析 选择Python对象。

Pympler包的asizeof模块可以做到这一点。

使用方法如下:

from pympler import asizeof
asizeof.asizeof(my_object)

不像系统。Getsizeof，它适用于你自己创建的对象。它甚至可以与numpy一起工作。

>>> asizeof.asizeof(tuple('bcd'))
200
>>> asizeof.asizeof({'foo': 'bar', 'baz': 'bar'})
400
>>> asizeof.asizeof({})
280
>>> asizeof.asizeof({'foo':'bar'})
360
>>> asizeof.asizeof('foo')
40
>>> asizeof.asizeof(Bar())
352
>>> asizeof.asizeof(Bar().__dict__)
280
>>> A = rand(10)
>>> B = rand(10000)
>>> asizeof.asizeof(A)
176
>>> asizeof.asizeof(B)
80096

正如前面提到的,

可以通过设置option code=True来包含类、函数、方法、模块等对象的(字节)代码大小。

如果你需要实时数据的其他视图，请选择Pympler

模块muppy用于在线监控Python应用程序 和模块类跟踪器提供的生命周期的离线分析 选择Python对象。

使用以下函数获取python对象的实际大小:

import sys
import gc

def actualsize(input_obj):
    memory_size = 0
    ids = set()
    objects = [input_obj]
    while objects:
        new = []
        for obj in objects:
            if id(obj) not in ids:
                ids.add(id(obj))
                memory_size += sys.getsizeof(obj)
                new.append(obj)
        objects = gc.get_referents(*new)
    return memory_size

actualsize([1, 2, [3, 4, 5, 1]])

参考:https://towardsdatascience.com/the-strange-size-of-python-objects-in-memory-ce87bdfbb97f

在Python中如何确定对象的大小?

答案是:“用sys就行了。“Getsizeof”并不是一个完整的答案。

这个答案确实直接适用于内置对象，但它没有解释这些对象可能包含什么，特别是包含什么类型，例如自定义对象、元组、列表、字典和集。它们可以包含彼此的实例，也可以包含数字、字符串和其他对象。

一个更完整的答案

使用来自Anaconda发行版的64位Python 3.6，并使用sys。getsizeof，我已经确定了以下对象的最小大小，并注意set和dicts预先分配空间，因此空的对象直到设定的数量(可能因语言的实现而异)后才会再次增长:

Python 3:

Empty
Bytes  type        scaling notes
28     int         +4 bytes about every 30 powers of 2
37     bytes       +1 byte per additional byte
49     str         +1-4 per additional character (depending on max width)
48     tuple       +8 per additional item
64     list        +8 for each additional
224    set         5th increases to 736; 21nd, 2272; 85th, 8416; 341, 32992
240    dict        6th increases to 368; 22nd, 1184; 43rd, 2280; 86th, 4704; 171st, 9320
136    func def    does not include default args and other attrs
1056   class def   no slots 
56     class inst  has a __dict__ attr, same scaling as dict above
888    class def   with slots
16     __slots__   seems to store in mutable tuple-like structure
                   first slot grows to 48, and so on.

你如何理解这一点?假设你有一套包含10件物品的套装。如果每一项都是100字节，那么整个数据结构有多大?这个集合本身是736，因为它的大小是736字节。然后加上项的大小，总共是1736字节

函数和类定义的一些注意事项:

注意每个类定义都有一个用于类attrs的代理__dict__(48字节)结构。每个槽在类定义中都有一个描述符(类似于属性)。

插槽实例的第一个元素开始时为48字节，然后每个元素增加8字节。只有空的插槽对象才有16个字节，没有数据的实例没有什么意义。

此外，每个函数定义都有代码对象、文档字符串和其他可能的属性，甚至__dict__。

还要注意，我们使用sys.getsizeof()是因为我们关心边际空间的使用，其中包括来自文档的对象的垃圾收集开销:

Getsizeof()调用对象的__sizeof__方法并添加一个 对象管理的附加垃圾回收器开销 垃圾收集器。

还需要注意的是，调整列表的大小(例如重复地添加到列表中)会导致它们预先分配空间，类似于set和dicts。listobj.c源代码:

    /* This over-allocates proportional to the list size, making room
     * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
     * enough to give linear-time amortized behavior over a long
     * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
     * system realloc().
     * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
     * Note: new_allocated won't overflow because the largest possible value
     *       is PY_SSIZE_T_MAX * (9 / 8) + 6 which always fits in a size_t.
     */
    new_allocated = (size_t)newsize + (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);

历史数据

Python 2.7分析，用孔雀鱼确认。Hpy和sys.getsizeof:

Bytes  type        empty + scaling notes
24     int         NA
28     long        NA
37     str         + 1 byte per additional character
52     unicode     + 4 bytes per additional character
56     tuple       + 8 bytes per additional item
72     list        + 32 for first, 8 for each additional
232    set         sixth item increases to 744; 22nd, 2280; 86th, 8424
280    dict        sixth item increases to 1048; 22nd, 3352; 86th, 12568 *
120    func def    does not include default args and other attrs
64     class inst  has a __dict__ attr, same scaling as dict above
16     __slots__   class with slots has no dict, seems to store in 
                    mutable tuple-like structure.
904    class def   has a proxy __dict__ structure for class attrs
104    old class   makes sense, less stuff, has real dict though.

注意字典(而不是集合)得到了more Python 3.6中的紧凑表示

我认为在64位机器上，每个额外的条目引用8个字节非常有意义。这8个字节指向所包含项在内存中的位置。如果我没记错的话，这4个字节是Python 2中unicode的固定宽度，但在Python 3中，str变成了宽度等于字符最大宽度的unicode。

更多关于老虎机的信息，请看这个答案。

更完整的功能

我们需要一个函数来搜索列表、元组、集、字典、obj中的元素。__dict__ ` s和obj。__slots__，以及其他我们可能还没有想到的东西。

我们想要依赖gc。get_referents来执行此搜索，因为它工作在C级(使它非常快)。缺点是get_referents可能返回冗余成员，因此需要确保不会重复计算。

类、模块和函数都是单例——它们只在内存中存在一次。我们对它们的大小不太感兴趣，因为我们对它们无能为力——它们是项目的一部分。如果它们被引用，我们就不计算了。

我们将使用类型黑名单，这样就不会将整个程序包括在大小计数中。

import sys
from types import ModuleType, FunctionType
from gc import get_referents

# Custom objects know their class.
# Function objects seem to know way too much, including modules.
# Exclude modules as well.
BLACKLIST = type, ModuleType, FunctionType


def getsize(obj):
    """sum size of object & members."""
    if isinstance(obj, BLACKLIST):
        raise TypeError('getsize() does not take argument of type: '+ str(type(obj)))
    seen_ids = set()
    size = 0
    objects = [obj]
    while objects:
        need_referents = []
        for obj in objects:
            if not isinstance(obj, BLACKLIST) and id(obj) not in seen_ids:
                seen_ids.add(id(obj))
                size += sys.getsizeof(obj)
                need_referents.append(obj)
        objects = get_referents(*need_referents)
    return size

与下面的白名单函数相比，大多数对象都知道如何为了垃圾收集的目的遍历自己(当我们想知道某些对象在内存中有多昂贵时，这大约是我们所寻找的。此功能由gc.get_referents使用。)然而，如果我们不小心，这项措施的范围将比我们预期的要广泛得多。

例如，函数非常了解创建它们的模块。

另一个不同之处在于，字典中作为键的字符串通常是互缩的，因此它们不会重复。检查id(key)还可以避免计算重复项，这将在下一节中执行。黑名单解决方案跳过了作为字符串的键的计数。

白名单类型，递归访问者

为了自己覆盖这些类型中的大多数，而不是依赖于gc模块，我编写了这个递归函数来尝试估计大多数Python对象的大小，包括大多数内置对象、collections模块中的类型和自定义类型(插槽或其他类型)。

这类函数对我们要计算内存使用的类型提供了更细粒度的控制，但有遗漏重要类型的危险:

import sys
from numbers import Number
from collections import deque
from collections.abc import Set, Mapping


ZERO_DEPTH_BASES = (str, bytes, Number, range, bytearray)


def getsize(obj_0):
    """Recursively iterate to sum size of object & members."""
    _seen_ids = set()
    def inner(obj):
        obj_id = id(obj)
        if obj_id in _seen_ids:
            return 0
        _seen_ids.add(obj_id)
        size = sys.getsizeof(obj)
        if isinstance(obj, ZERO_DEPTH_BASES):
            pass # bypass remaining control flow and return
        elif isinstance(obj, (tuple, list, Set, deque)):
            size += sum(inner(i) for i in obj)
        elif isinstance(obj, Mapping) or hasattr(obj, 'items'):
            size += sum(inner(k) + inner(v) for k, v in getattr(obj, 'items')())
        # Check for custom object instances - may subclass above too
        if hasattr(obj, '__dict__'):
            size += inner(vars(obj))
        if hasattr(obj, '__slots__'): # can have __slots__ with __dict__
            size += sum(inner(getattr(obj, s)) for s in obj.__slots__ if hasattr(obj, s))
        return size
    return inner(obj_0)

我很随意地测试了它(我应该进行单元测试):

>>> getsize(['a', tuple('bcd'), Foo()])
344
>>> getsize(Foo())
16
>>> getsize(tuple('bcd'))
194
>>> getsize(['a', tuple('bcd'), Foo(), {'foo': 'bar', 'baz': 'bar'}])
752
>>> getsize({'foo': 'bar', 'baz': 'bar'})
400
>>> getsize({})
280
>>> getsize({'foo':'bar'})
360
>>> getsize('foo')
40
>>> class Bar():
...     def baz():
...         pass
>>> getsize(Bar())
352
>>> getsize(Bar().__dict__)
280
>>> sys.getsizeof(Bar())
72
>>> getsize(Bar.__dict__)
872
>>> sys.getsizeof(Bar.__dict__)
280

这个实现分解为类定义和函数定义，因为我们不需要获取它们的所有属性，但是由于它们对于进程来说应该只在内存中存在一次，所以它们的大小实际上并不太重要。

你可以序列化对象，以获得与对象大小密切相关的度量值:

import pickle

## let o be the object whose size you want to measure
size_estimate = len(pickle.dumps(o))

如果您想测量无法pickle的对象(例如，由于lambda表达式)，dill或cloudpickle可以是一种解决方案。

这可能不是最相关的答案，但我只对对象存储和检索感兴趣。因此将对象转储为pickle并检查pickle的大小就足够了