建议使用哪种Python内存分析器？

Question

我想知道我的Python应用程序的内存使用情况,并且特别想知道哪些代码块/部分或对象占用了大部分内存.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,所以我想知道哪一个是最好的考虑:

1. 提供大部分细节.

2. 我必须对代码进行最少或不做任何更改.

Answer 1

由于没有人提到它,我将指向我的模块memory_profiler,它能够打印内存使用的逐行报告,并且可以在Unix和Windows上运行(最后一个需要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.

在@profile使用-m memory_profiler标志装饰代码并运行代码后,它将打印逐行报告,如下所示:

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

Answer 2

Heapy使用起来非常简单.在代码中的某个时刻,您必须编写以下内容:

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)

您还可以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.

Answer 3

我推荐Dowser.它很容易设置,您只需对代码进行零更改.您可以通过简单的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for CherryPy 2.X,CherryPy 3.X该server.quickstart方法已被删除,engine.start并没有采取blocking标志.所以,如果你正在使用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()

Answer 4

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

Answer 5

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.它可以在运行时跟踪内存使用情况,并识别泄漏的对象.另外,提供了允许定位未释放对象的源的工具.

Answer 6

我发现meliae比Heapy或PySizer功能更强大.如果您正在运行wsgi webapp,那么Dozer是Dowser的一个不错的中间件包装器

Answer 7

我正在为Python开发一个名为memprof的内存分析器:

http://jmdana.github.io/memprof/

它允许您在执行装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

这是一个关于图形如何的示例:

该项目在GitHub中托管:

https://github.com/jmdana/memprof

Answer 8

还可以尝试pytracemalloc项目,该项目提供每个Python行号的内存使用量.

编辑(2014/04):它现在有一个Qt GUI来分析快照.