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32 ビットおよび 64 ビット プラットフォームでの Python データ構造のメモリ サイズのリファレンスはありますか?

そうでない場合、これをSOにするといいでしょう。徹底すればするほど良い！では、次の Python 構造体で使用されるバイト数は (len関連する場合は およびコンテンツ タイプによって異なります)?

  • int
  • float
  • 参照
  • str
  • ユニコード文字列
  • tuple
  • list
  • dict
  • set
  • array.array
  • numpy.array
  • deque
  • 新しいスタイルのクラス オブジェクト
  • 古いスタイルのクラス オブジェクト
  • ...そして私が忘れているすべて！

(他のオブジェクトへの参照のみを保持するコンテナの場合、共有される可能性があるため、アイテム自体のサイズをカウントしたくないことは明らかです。)

さらに、実行時にオブジェクトが使用するメモリを取得する方法はありますか (再帰的かどうかにかかわらず)?

4

7 に答える 7

160

これに関する以前の質問からの推奨事項は、 sys.getsizeof（）を使用することでした。

>>> import sys
>>> x = 2
>>> sys.getsizeof(x)
14
>>> sys.getsizeof(sys.getsizeof)
32
>>> sys.getsizeof('this')
38
>>> sys.getsizeof('this also')
48

このアプローチを取ることができます：

>>> 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ビット）：

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ビット）

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（デフォルト、2015年10月23日、19：19：21）[GCC4.2.1互換性のあるAppleLLVM 7.0.0（clang-700.0.59.5）] on darwin

decimal 80
dict 280
float 24
int 24
list 72
object 16
set 232
str 38
tuple 56
unicode 52
于 2009-08-25T23:13:48.010 に答える
46

これらの回答はすべて、浅いサイズ情報を収集します。この質問への訪問者は、「この複雑なオブジェクトはメモリ内でどのくらいの大きさですか?」という質問に答えようとしてここにたどり着くのではないかと思います。

ここに素晴らしい答えがあります: https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/

オチ：

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

次のように使用します。

In [1]: get_size(1)
Out[1]: 24

In [2]: get_size([1])
Out[2]: 104

In [3]: get_size([[1]])
Out[3]: 184

Python のメモリ モデルをより深く知りたい場合は、長い説明の一部として同様の「合計サイズ」のコード スニペットを含む優れた記事がここにあります: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how- much-memory-your-python-objects-use--cms-25609

于 2016-11-30T05:26:14.507 に答える
39

私はそのようなタスクにpymplerを喜んで使用しています。Python の多くのバージョンと互換性がありasizeofます。特に、モジュールは 2.2 までさかのぼります!

たとえば、huhdbrown の例を使用するfrom pympler import asizeofと、最初とprint asizeof.asizeof(v)最後に次のように表示されます (MacOSX 10.5 上のシステム 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

ここには明らかにある程度の近似値がありますが、フットプリントの分析と調整に非常に役立つことがわかりました。

于 2009-08-26T01:45:10.213 に答える
9

メモリ プロファイラを試してください。 メモリープロファイラー

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
于 2012-10-01T03:56:49.757 に答える
7

また、 guppyモジュールを使用することもできます。

>>> 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.>

と：

>>> 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
于 2013-12-26T10:49:57.817 に答える
0

tracemallocPython 標準ライブラリのモジュールを利用することもできます。クラスがCで実装されているオブジェクトではうまくいくようです（たとえば、Pymplerとは異なります）。

于 2020-03-29T16:17:27.980 に答える