Python 结构体的内存大小
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19-09-2019 - |
题
32位和64位平台上Python数据结构的内存大小有参考吗?
如果没有,那么将其放在 SO 上就好了。越详尽越好!那么以下Python结构使用了多少字节(取决于 len
以及相关的内容类型)?
int
float
- 参考
str
- 统一码字符串
tuple
list
dict
set
array.array
numpy.array
deque
- 新式类对象
- 旧式类对象
- ...以及我忘记的一切!
(对于只保留对其他对象的引用的容器,我们显然不想计算项目本身的大小,因为它可能是共享的。)
此外,有没有办法获取对象在运行时使用的内存(递归或非递归)?
解决方案
推荐来自 之前的一个问题 对此是使用 sys.getsizeof(), ,引用:
>>> import sys
>>> x = 2
>>> sys.getsizeof(x)
14
>>> sys.getsizeof(sys.getsizeof)
32
>>> sys.getsizeof('this')
38
>>> sys.getsizeof('this also')
48
你可以采取这种方法:
>>> import sys
>>> import decimal
>>>
>>> d = {
... "int": 0,
... "float": 0.0,
... "dict": dict(),
... "set": set(),
... "tuple": tuple(),
... "list": list(),
... "str": "a",
... "unicode": u"a",
... "decimal": decimal.Decimal(0),
... "object": object(),
... }
>>> for k, v in sorted(d.iteritems()):
... print k, sys.getsizeof(v)
...
decimal 40
dict 140
float 16
int 12
list 36
object 8
set 116
str 25
tuple 28
unicode 28
2012-09-30
python 2.7(Linux,32位):
decimal 36
dict 136
float 16
int 12
list 32
object 8
set 112
str 22
tuple 24
unicode 32
python 3.3(Linux,32位)
decimal 52
dict 144
float 16
int 14
list 32
object 8
set 112
str 26
tuple 24
unicode 26
2016-08-01
OSX、Python 2.7.10(默认,2015 年 10 月 23 日,19:19:21)[GCC 4.2.1 兼容 Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] 达尔文
decimal 80
dict 280
float 24
int 24
list 72
object 16
set 232
str 38
tuple 56
unicode 52
其他提示
我一直很愉快地使用 平普勒 对于此类任务。它与许多版本的 Python 兼容—— asizeof
模块尤其可以追溯到 2.2!
例如,使用 Hughdbrown 的示例,但使用 from pympler import asizeof
在开始时和 print asizeof.asizeof(v)
最后,我看到(MacOSX 10.5 上的系统 Python 2.5):
$ python pymp.py
set 120
unicode 32
tuple 32
int 16
decimal 152
float 16
list 40
object 0
dict 144
str 32
显然这里有一些近似值,但我发现它对于足迹分析和调整非常有用。
这些答案都收集浅层尺寸信息。我怀疑这个问题的访问者最终会在这里寻求回答这个问题:“内存中这个复杂的对象有多大?”
这里有一个很好的答案: https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/
妙语:
import sys
def get_size(obj, seen=None):
"""Recursively finds size of objects"""
size = sys.getsizeof(obj)
if seen is None:
seen = set()
obj_id = id(obj)
if obj_id in seen:
return 0
# Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle
# self-referential objects
seen.add(obj_id)
if isinstance(obj, dict):
size += sum([get_size(v, seen) for v in obj.values()])
size += sum([get_size(k, seen) for k in obj.keys()])
elif hasattr(obj, '__dict__'):
size += get_size(obj.__dict__, seen)
elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):
size += sum([get_size(i, seen) for i in obj])
return size
像这样使用:
In [1]: get_size(1)
Out[1]: 24
In [2]: get_size([1])
Out[2]: 104
In [3]: get_size([[1]])
Out[3]: 184
如果您想更深入地了解 Python 的内存模型,这里有一篇很棒的文章,其中有一个类似的“总大小”代码片段作为较长解释的一部分: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how-much-memory-your-python-objects-use--cms-25609
尝试内存分析器。内存分析器
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
您也可以使用 孔雀鱼 模块。
>>> from guppy import hpy; hp=hpy()
>>> hp.heap()
Partition of a set of 25853 objects. Total size = 3320992 bytes.
Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
0 11731 45 929072 28 929072 28 str
1 5832 23 469760 14 1398832 42 tuple
2 324 1 277728 8 1676560 50 dict (no owner)
3 70 0 216976 7 1893536 57 dict of module
4 199 1 210856 6 2104392 63 dict of type
5 1627 6 208256 6 2312648 70 types.CodeType
6 1592 6 191040 6 2503688 75 function
7 199 1 177008 5 2680696 81 type
8 124 0 135328 4 2816024 85 dict of class
9 1045 4 83600 3 2899624 87 __builtin__.wrapper_descriptor
<90 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>
和:
>>> hp.iso(1, [1], "1", (1,), {1:1}, None)
Partition of a set of 6 objects. Total size = 560 bytes.
Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
0 1 17 280 50 280 50 dict (no owner)
1 1 17 136 24 416 74 list
2 1 17 64 11 480 86 tuple
3 1 17 40 7 520 93 str
4 1 17 24 4 544 97 int
5 1 17 16 3 560 100 types.NoneType
当您使用 dir([object]) 内置函数时,您可以 大小 内置功能。
>>> a = -1
>>> a.__sizeof__()
24