建议使用哪种Python内存分析器？ [关闭]-Java 学习之路

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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多数内存 . Google搜索显示商业广告是Python Memory Validator（仅限Windows） .

而开源的是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：

提供大部分细节 .
我必须对代码进行最少或不做任何更改 .

8 回答

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()

这给你一些像这样的输出：

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 .

回复于 2024-04-29T20:27:07+08:00

11
由于没有人提到它，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，而不是对分配的对象进行详尽的分析 .

使用 @profile 装饰函数并使用 -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
```
回复于 2024-04-29T20:27:07+08:00
8
我推荐Dowser . 它很容易设置，您只需对代码进行零更改 . 您可以通过简单的Web界面查看每种类型的对象的计数，查看活动对象列表，查看活动对象的引用 .
```
# 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 . 就这样 .

我没有尝试过PySizer或Heapy . 我会很感激别人的评论 .

UPDATE

上面的代码适用于 CherryPy 2.X ， CherryPy 3.X 已删除 server.quickstart 方法且 engine.start 未采用 blocking 标志 . 所以如果你正在使用 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()
```
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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） .

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Muppy是（又一个）Python的内存使用分析器 . 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 . 另外，提供了允许定位未释放对象的源的工具 .

回复于 2024-04-29T20:27:07+08:00
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我发现meliae比Heapy或PySizer功能更强大 . 如果您正好运行wsgi webapp，那么Dozer是一个很好的中间件包装器

回复于 2024-04-29T20:27:07+08:00
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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
```
并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：

该项目在GitHub中托管：

https://github.com/jmdana/memprof
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还可以尝试pytracemalloc project，它提供每个Python行号的内存使用量 .

编辑（2014/04）：它现在有一个Qt GUI来分析快照 .

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