建议使用哪一种Python内存分析器？ [关闭]

我想知道个人Python应用程序的内存使用状况，而且特别想知道哪些代码块/部分或对象占用了大部份内存。 Google搜索显示商业广告是Python Memory Validator （仅限Windows）。

开源的是PySizer和Heapy 。

我没有尝试任何人，因此我想知道哪个是最好的考虑：

1. 提供大部分细节。

2. 我必须对代码进行最少或不作任何更改。

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#1楼

因为没有人提到它，我将指向个人模块memory_profiler ，它可以打印内存使用的逐行报告，而且能够在Unix和Windows上运行（最后一个须要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函数并使用-m memory_profiler标志运行代码后，它将打印逐行报告，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楼

我推荐Dowser 。 它很容易设置，您只需对代码进行零更改。 您能够经过简单的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

上面的代码是针对CherryPy 2.X ， CherryPy 3.X的， server.quickstart方法已被删除，而engine.start没有采用blocking标志。 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楼

Heapy使用起来很是简单。 在代码中的某个时刻，您必须编写如下内容：

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)

您还能够找出引用对象的位置并获取有关该对象的统计信息，但不知何故，文档上的文档有点稀疏。

还有一个用Tk编写的图形浏览器。

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#4楼

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。 它能够在运行时跟踪内存使用状况，并识别泄漏的对象。 另外，提供了容许定位未释放对象的源的工具。

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#5楼

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