建議使用哪一種Python內存分析器？ [關閉]

我想知道個人Python應用程序的內存使用狀況，而且特別想知道哪些代碼塊/部分或對象佔用了大部份內存。 Google搜索顯示商業廣告是Python Memory Validator （僅限Windows）。

開源的是PySizer和Heapy 。

我沒有嘗試任何人，因此我想知道哪個是最好的考慮：

1. 提供大部分細節。

2. 我必須對代碼進行最少或不作任何更改。

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#1樓

因爲沒有人提到它，我將指向個人模塊memory_profiler ，它可以打印內存使用的逐行報告，而且能夠在Unix和Windows上運行（最後一個須要psutil）。 輸出不是很詳細，但目標是概述代碼消耗更多內存的位置，而不是對分配的對象進行詳盡的分析。

使用@profile函數並使用-m memory_profiler標誌運行代碼後，它將打印逐行報告，以下所示：

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

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#2樓

我推薦Dowser 。 它很容易設置，您只需對代碼進行零更改。 您能夠經過簡單的Web界面查看每種類型的對象的計數，查看活動對象列表，查看活動對象的引用。

# 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)

導入memdebug，並調用memdebug.start。 就這樣。

我沒有嘗試過PySizer或Heapy。 我會很感激別人的評論。

UPDATE

上面的代碼是針對CherryPy 2.X ， CherryPy 3.X的， server.quickstart方法已被刪除，而engine.start沒有采用blocking標誌。 因此若是你使用的是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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#3樓

Heapy使用起來很是簡單。 在代碼中的某個時刻，您必須編寫如下內容：

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

這給你一些像這樣的輸出：

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)

您還能夠找出引用對象的位置並獲取有關該對象的統計信息，但不知何故，文檔上的文檔有點稀疏。

還有一個用Tk編寫的圖形瀏覽器。

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#4樓

Muppy是（又一個）Python的內存使用分析器。 該工具集的重點是識別內存泄漏。

Muppy試圖幫助開發人員識別Python應用程序的內存泄漏。 它能夠在運行時跟蹤內存使用狀況，並識別泄漏的對象。 另外，提供了容許定位未釋放對象的源的工具。

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#5樓

考慮objgraph庫（參見 http://www.lshift.net/blog/2008/11/14/tracing-python-memory-leaks示例用例）。