找出 Python 中某个对象使用了多少内存[重复]

问题描述：

您将如何找出对象使用了多少内存？我知道可以找出代码块使用了多少内存，但无法找出实例化对象（在其生命周期的任何时间）使用了多少内存，而这正是我想要的。

解决方案 1：

尝试一下：

sys.getsizeof(object)

getsizeof()返回对象的大小（以字节为单位）。它调用对象的方法，如果对象由垃圾收集器管理，__sizeof__则添加额外的垃圾收集器开销。

递归配方

解决方案 2：

没有简单的方法可以找出 Python 对象的内存大小。您可能会发现的一个问题是 Python 对象（如列表和字典）可能引用其他 Python 对象（在这种情况下，您的大小是多少？大小是否包含每个对象的大小？）。有一些指针开销和与对象类型和垃圾收集相关的内部结构。最后，一些 Python 对象具有不明显的行为。例如，列表在大多数情况下为比它们拥有的更多的对象保留空间；字典甚至更复杂，因为它们可以以不同的方式操作（它们对少量键有不同的实现，有时它们会过度分配条目）。

有大量代码（以及更新的大量代码）试图最好地近似内存中 Python 对象的大小。

您可能还想查看一些关于 PyObject（代表几乎所有 Python 对象的内部 C 结构）的旧描述。

解决方案 3：

必须小心使用，因为对象 sizeof 的覆盖可能会产生误导。

使用 bregman.suite，一些带有 sys.getsizeof 的测试输出对象实例中的数组对象（数据）的副本大于对象本身（mfcc）。

>>> mfcc = MelFrequencyCepstrum(filepath, params)
>>> data = mfcc.X[:]
>>> sys.getsizeof(mfcc)
64
>>> sys.getsizeof(mfcc.X)
>>>80
>>> sys.getsizeof(data)
80
>>> mfcc
<bregman.features.MelFrequencyCepstrum object at 0x104ad3e90>

解决方案 4：

对于大对象，您可以使用一种有点粗暴但有效的方法：检查您的 Python 进程在系统中占用了多少内存，然后删除该对象并进行比较。

这种方法有很多缺点，但是它可以为非常大的物体提供非常快速的估计值。