python - IPython session 期间内存中对象的大小(使用 Guppy？)

Question

我记得 reading很难确定 Python 中对象的确切内存使用情况。然而，该线程是从 2009 年开始的，从那时起我就阅读了 Python 中的各种内存分析器(参见 this thread 中的示例)。此外，IPython 在最近几个月已经相当成熟(1.0 版已于几天前发布)

IPython 已经有一个叫做 whos 的魔法，它可以打印变量名、它们的类型和一些基本的数据/信息。

以类似的方式，是否有任何方法可以获取 who 返回的每个对象在内存中的大小？ IPython 中是否已有可用于此目的的实用程序？

使用孔雀鱼

Guppy (在 this thread 中建议)有一个命令可以获取累积内存使用每个对象类型，但不幸的是:

1. 它不显示每个对象的内存使用情况
2. 它以字节为单位打印大小(不是人类可读的格式)

对于第二个，可以应用来自 this answer 的 bytes2human ，但我需要先以我可以解析的格式收集 h.heap() 的输出。

但是对于第一个(最重要的一个)，有没有办法让 Guppy 显示每个对象的内存使用情况？

In [6]: import guppy

In [7]: h = guppy.hpy()                                                                                                                                     

In [8]: h.heap()
Out[8]: 
Partition of a set of 2871824 objects. Total size = 359064216 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0 522453  18 151469304  42 151469304  42 dict (no owner)
     1 451503  16 36120240  10 187589544  52 numpy.ndarray
     2 425700  15 34056000   9 221645544  62 sklearn.grid_search._CVScoreTuple
     3 193439   7 26904688   7 248550232  69 unicode
     4 191061   7 22696072   6 271246304  76 str
     5 751128  26 18027072   5 289273376  81 numpy.float64
     6  31160   1 12235584   3 301508960  84 list
     7 106035   4  9441640   3 310950600  87 tuple
     8   3300   0  7260000   2 318210600  89 dict of 0xb8670d0
     9   1255   0  3788968   1 321999568  90 dict of module
<1716 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>

Answer 1

为什么不使用类似的东西:

h.heap().byid

但这只会向您显示直接大小(即不是列表的总大小，包括它可能引用的其他列表)。

如果你有一个特定的对象，你希望得到你可以使用的大小:

h.iso(object).domisize

找到删除后释放的大概内存量。