Python：如何估计/计算数据结构的内存占用？

估计对象内存占用的好方法是什么

相反，测量足迹的好方法是什么

例如，假设我有一个字典，其值是整数、浮点元组的列表：

d['key'] = [ (1131, 3.11e18), (9813, 2.48e19), (4991, 9.11e18) ]

我有4G的物理内存，我想在进入交换之前计算一下我可以在内存中存储多少行（key:values）。这是在linux/ubuntu 8.04和OS X 10.5.6上实现的

---

另外，计算程序实际内存占用的最佳方法是什么？我如何才能最好地确定它何时耗尽了物理内存并溢出？

您可以使用内存探查器来完成此操作，我知道其中有几个：

-正如主页现在建议的那样，可能已经过时：

这可能是问题的重复。

有一个很好的内存分析器（Heapy）：

---

Heapy的文档记录有点不足，因此您可能需要对网页或源代码进行一点挖掘，但它非常强大。还有一些可能是相关的。

为什么“d”中有6个“str”对象？绑定新变量时，会创建一个新字符串（“d”）。属性查找（堆）占另一个。我不知道其余的是从哪里来的。实际结果各不相同，您必须根据您正在使用的特定解释器实现检查它们，或者进行一些尝试和错误以找到差异。例如，我刚刚尝试了上面的例子，它报告了三个字符串，总共96字节。当你说“一个对象”时，你可能想处理这样的情况：它可以是一个任意深度嵌套的对象，并且（多个，可能有别名）引用其他对象/字符串/数组等。

>>> from guppy import hpy
>>> hp = hpy()
>>> hp.setrelheap() # ignore all existing objects
>>> d = {}
>>> d['key'] = [ (1131, 3.11e18), (9813, 2.48e19), (4991, 9.11e18) ]
>>> hp.heap()
 Partition of a set of 24 objects. Total size = 1464 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0      2   8      676  46       676  46 types.FrameType
     1      6  25      220  15       896  61 str
     2      6  25      184  13      1080  74 tuple
 ...