建议使用哪种Python内存分析器？

我想知道Python应用程序的内存使用情况，特别想知道哪些代码块/部分或对象消耗了最多内存。 谷歌搜索显示一个商业软件是（仅限Windows）

开源的是和

我没有试过任何人，所以我想知道哪一个是最好的：

提供了大部分细节

我必须对我的代码做最少的更改，或者不做任何更改

我推荐。这是非常容易设置，你需要零更改您的代码。您可以通过简单的web界面查看每种类型对象的时间计数、查看活动对象列表、查看对活动对象的引用

# 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。就这些

我没有试过PySizer或Heapy。我会感谢其他人的评论

更新

上述代码用于

CherryPy 2.X

，

CherryPy 3.X

服务器。quickstart方法已被删除，

引擎。start

不使用

阻塞

标志。因此，如果您使用的是

cherrypy3.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()

使用起来很简单。在代码中的某个时刻，您必须编写以下代码：

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

这将为您提供如下输出：

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)

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

您还可以从引用对象的位置找到这些对象，并获得相关的统计信息，但不知何故，这些对象上的文档有点稀疏

还有一个用Tk编写的图形浏览器

对于Python2.x，请使用。

考虑该库（请参见示例用例）。

我发现它比Heapy或PySizer功能更强。如果您碰巧正在运行wsgi webapp，那么Dowser是一个很好的中间件包装器

我的模块能够逐行打印内存使用情况报告，并且可以在Unix和Windows上运行（最后一个模块需要psutil）。输出不是很详细，但目标是让您概括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\u profiler

标记运行代码后，它将按如下方式逐行打印报告：

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)

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

是Python的（又一个）内存使用探查器。此工具集的重点是识别内存泄漏

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Muppy试图帮助开发人员识别Python应用程序的内存泄漏。它支持在运行时跟踪内存使用情况并识别泄漏的对象。此外，还提供了一些工具来定位未发布对象的源。

我正在为Python开发一个名为memprof的内存分析器：

它允许您在执行修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

这是一个关于曲线图的示例：

该项目位于GitHub中：

还可以尝试提供每个Python行号的内存使用情况

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编辑（2014/04）：它现在有一个Qt GUI来分析快照。

但它只适用于cherrypy，如何将它与sinple脚本一起使用？它不适用于cherrypy。把CherryPy想象成一个GUI工具包。Dowser有一个通用的WSGI端口，叫做Dozer，您也可以将它用于其他web服务器：pypi.python.org/pypi/Dozercherrypy 3.1删除了CherryPy.server.quickstart（），所以只需使用CherryPy.engine.start（），这在python 3中不起作用。我发现了一个明显的StringIO错误。如果您使用的是Python 2.7，您可能需要它的主干版本：，

pip安装https://guppy-pe.svn.sourceforge.net/svnroot/guppy-pe/trunk/guppy

heapy文档是。。。不好的。但我发现这篇博文对入门非常有帮助：注意，heapy不包括python扩展中分配的内存。如果有人已经设计出一种机制来让heapy包含

boost:：python

对象，那么很高兴看到一些示例！截至2014-07-06，guppy不支持Python 3。guppy的一个分支支持Python 3，名为guppy3。objgraph帮助我解决了我今天面临的内存泄漏问题。show_growth（）特别有用，我也发现objgraph非常有用。您可以按类型（'dict'）执行类似于

objgraph

了解所有这些意外的

dict

对象来自何处。要查找泄漏源，我建议使用objgraph。@MikeiLL有一个地方可以问这样的问题：这种情况经常发生，我们应该能够将一个问题迁移到另一个论坛。提示：如果有人使用gae to并希望检查内存使用情况——这是一个非常头痛的问题，因为这些工具没有输出任何内容或事件没有启动。如果您想测试一些小的东西，请将要测试的函数移动到单独的文件中，并单独运行此文件。我推荐使用我的用例—一个简单的图像处理脚本，而不是一个复杂的系统，它恰好打开了一些游标—这是最好的解决方案。非常简单，只需在代码中添加最少的gunk，就可以访问并了解发生了什么。非常适合快速修复，也可能非常适合其他应用程序。我发现memory_profiler非常简单且易于使用。我想按行而不是按对象进行分析。感谢您的写作。@FabianPedregosa memory_profiler如何处理循环，它能识别循环迭代数吗？它仅在尝试逐行报告数量并找到重复的行时隐式标识循环。在这种情况下，它只需要所有迭代的最大值。在CPU密集型程序中，它的性能似乎不是很好。我使用它吗？什么是a，b，c？@tommy.carstensen

a

，

b

和

c

是变量的名称。您可以在上找到文档。如果您有任何问题，请随时在github中提交问题或向文档中的邮件列表发送电子邮件