Question

我想知道我的Python应用程序的内存使用情况，并且特别想知道哪些代码块/部分或对象占用了大部分内存。 Google搜索显示商业广告是Python Memory Validator（仅限Windows）。

开源代码是PySizer和Heapy。

我没有尝试任何人，所以我想知道哪一个是最好的考虑：

提供大部分详细信息。
我必须对代码做最少的修改或不做任何修改。

Answer 1

由于没有人提及它，我将指向我的模块memory_profiler，它能够打印内存使用的逐行报告，并且可以在Unix和Windows上运行（最后一个需要psutil）。输出不是很详细，但目标是概述代码消耗更多内存的位置，而不是对已分配对象的详尽分析。

使用@profile修饰您的功能并使用-m memory_profiler标志运行代码后，它将打印逐行报告，如下所示：

Line #    Mem usage  Increment   Line Contents
==============================================
     3                           @profile
     4      5.97 MB    0.00 MB   def my_func():
     5     13.61 MB    7.64 MB       a = [1] * (10 ** 6)
     6    166.20 MB  152.59 MB       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
     7     13.61 MB -152.59 MB       del b
     8     13.61 MB    0.00 MB       return a

Answer 2

Heapy使用起来非常简单。在代码中的某个时刻，您必须编写以下内容：

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

这会给你一些这样的输出：

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)

您还可以找出引用对象的位置并获取有关它的统计信息，但不知何故，文档上的文档有点稀疏。

还有一个图形浏览器，用Tk编写。

Answer 3

我建议Dowser。它很容易设置，您只需对代码进行零更改。您可以通过时间查看每种类型的对象计数，查看活动对象列表，查看对活动对象的引用，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。就是这样。

我没有尝试过PySizer或Heapy。我会很感激别人的评论。

<强>更新

以上代码适用于CherryPy 2.X，CherryPy 3.X server.quickstart方法已被删除且engine.start未采用blocking标记。因此，如果您使用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()

Answer 4

考虑objgraph库（有关示例用例，请参阅 http://www.lshift.net/blog/2008/11/14/tracing-python-memory-leaks）。

Answer 5

Muppy是（另一个）Python内存使用情况分析器。该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。它可以在运行时跟踪内存使用情况，并识别泄漏的对象。此外，还提供了一些工具，可以找到未释放对象的来源。

Answer 6

我发现meliae比Heapy或PySizer功能更强大。如果您正在运行wsgi webapp，那么Dozer是一个很好的中间件包装器;

Answer 7

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。您只需使用以下方法导入库：

from memprof import memprof

使用以下方法装饰您的方法：

@memprof

这是一个关于图形如何的示例：

enter image description here

该项目托管在GitHub中：

https://github.com/jmdana/memprof

Answer 8

另请尝试pytracemalloc project，它提供每个Python行号的内存使用量。

EDIT（2014/04）：它现在有一个用于分析快照的Qt GUI。

建议使用哪种Python内存分析器？

8 个答案: