推荐使用哪种Python内存分析器？

我想知道我的Python应用程序的内存使用情况，特别想知道哪些代码块/部分或对象消耗了大部分内存。 谷歌搜索显示，商业版本是Python Memory Validator（仅限Windows）。

而开源的是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：

给出大部分细节。

我必须对我的代码做最少或不做更改。

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Heapy使用起来相当简单。 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)

你也可以从对象被引用的地方找出并获得关于这些对象的统计信息，但不知何故文档上的文档有点稀疏。

还有一个图形浏览器，用Tk编写。

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由于没有人提到它，我将指向我的模块memory_profiler，它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（在最后一个版本上需要使用psutil）。 输出不是非常详细，但目标是让您了解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。

在使用@profile装饰你的函数并使用-m memory_profiler标志运行你的代码之后，它将打印一行一行的报告，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

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我建议Dowser。 这是非常简单的设置，你需要零代码更改。 您可以通过简单的Web界面查看每种类型对象的计数，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)

您导入memdebug，并调用memdebug.start。 就这样。

我还没有试过PySizer或Heapy。 我会很感激别人的评论。

UPDATE

以上代码适用于CherryPy 2.X ， CherryPy 3.X ， server.quickstart方法已被删除，并且engine.start不采用blocking标志。 所以，如果你使用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()

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