我用这个技巧…May在小对象上不准确，但我认为对于复杂对象(如pygame surface)比sys.getsizeof()更准确。

import pygame as pg
import os
import psutil
import time


process = psutil.Process(os.getpid())
pg.init()    
vocab = ['hello', 'me', 'you', 'she', 'he', 'they', 'we',
         'should', 'why?', 'necessarily', 'do', 'that']

font = pg.font.SysFont("monospace", 100, True)

dct = {}

newMem = process.memory_info().rss  # don't mind this line
Str = f'store ' + f'Nothing \tsurface use about '.expandtabs(15) + \
      f'0\t bytes'.expandtabs(9)  # don't mind this assignment too

usedMem = process.memory_info().rss

for word in vocab:
    dct[word] = font.render(word, True, pg.Color("#000000"))

    time.sleep(0.1)  # wait a moment

    # get total used memory of this script:
    newMem = process.memory_info().rss
    Str = f'store ' + f'{word}\tsurface use about '.expandtabs(15) + \
          f'{newMem - usedMem}\t bytes'.expandtabs(9)

    print(Str)
    usedMem = newMem

在我的windows 10, python 3.7.3，输出是:

store hello          surface use about 225280    bytes
store me             surface use about 61440     bytes
store you            surface use about 94208     bytes
store she            surface use about 81920     bytes
store he             surface use about 53248     bytes
store they           surface use about 114688    bytes
store we             surface use about 57344     bytes
store should         surface use about 172032    bytes
store why?           surface use about 110592    bytes
store necessarily    surface use about 311296    bytes
store do             surface use about 57344     bytes
store that           surface use about 110592    bytes

对于numpy数组，getsizeof不起作用-对我来说，它总是出于某种原因返回40:

from pylab import *
from sys import getsizeof
A = rand(10)
B = rand(10000)

然后(在ipython中):

In [64]: getsizeof(A)
Out[64]: 40

In [65]: getsizeof(B)
Out[65]: 40

不过令人高兴的是,:

In [66]: A.nbytes
Out[66]: 80

In [67]: B.nbytes
Out[67]: 80000

Python 3.8(2019年第一季度)将改变sys. js的一些结果。getsizeof, Raymond Hettinger在此宣布:

Python容器在64位版本上要小8个字节。

tuple ()  48 -> 40       
list  []  64 ->56
set()    224 -> 216
dict  {} 240 -> 232

这是在议题33597和稻田直树(甲烷)围绕紧凑型PyGC_Head和PR 7043的工作之后

这个想法将PyGC_Head大小减少到两个单词。 目前，PyGC_Head包含三个单词;Gc_prev, gc_next和gc_refcnt。 收集时使用Gc_refcnt，用于尝试删除。 Gc_prev用于跟踪和取消跟踪。 因此，如果我们可以在试删除时避免跟踪/取消跟踪，gc_prev和gc_refcnt可以共享相同的内存空间。

参见commit d5c875b:

从PyGC_Head中移除一个Py_ssize_t成员。 所有GC跟踪的对象(例如元组，列表，dict)大小减少4或8字节。

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。

这可能比看起来要复杂得多，这取决于你想要如何计数。例如，如果您有一个int类型的列表，您是否需要包含对int类型引用的列表的大小?(即-列表，而不是包含在其中的内容)，或者你想包括实际指向的数据，在这种情况下，你需要处理重复引用，以及如何防止重复计数当两个对象包含对同一对象的引用时。

您可能想要查看python内存分析器之一，例如pysizer，以查看它们是否满足您的需求。

您可以使用下面提到的getSizeof()来确定对象的大小

import sys
str1 = "one"
int_element=5
print("Memory size of '"+str1+"' = "+str(sys.getsizeof(str1))+ " bytes")
print("Memory size of '"+ str(int_element)+"' = "+str(sys.getsizeof(int_element))+ " bytes")