In-Memory-Größe einer Struktur Python

Question

Gibt es eine Referenz für die Speichergröße von Python-Daten stucture auf 32- und 64-Bit-Plattformen?

Wenn nicht, wäre dies schön es auf SO zu haben. Je mehr Anspruch auf Vollständigkeit, desto besser! So, wie viele Bytes werden durch die folgenden Python-Strukturen verwendet (je nach len und dem Inhaltstyp, wenn relevant)?

• int
• float
• Referenz
• str
• Unicode-String
• tuple
• list
• dict
• set
• array.array
• numpy.array
• deque
• new-Style-Klassen-Objekt
• old-style-Klassen-Objekt
• ... und alles, was ich bin zu vergessen!

(für Container, die auf andere Objekte nur Verweise zu halten, wollen wir natürlich nicht die Größe des Elements zählen selbst, da sie gemeinsam genutzt werden könnte.)

Darüber hinaus gibt es eine Möglichkeit, den Speicher durch ein Objekt zur Laufzeit (rekursiv oder nicht) verwendet werden?

Answer 1

Die Empfehlung von eine frühere Frage auf diese war sys.getsizeof () zu verwenden, unter Angabe :

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

Sie können diesen Ansatz:

>>> 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-Bit):

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-bit)

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 (Standard, 23. Oktober 2015, 19.19.21) [GCC 4.2.1 kompatiblen Apple LLVM 7.0.0 (Klirren-700.0.59.5)] auf darwin

decimal 80
dict 280
float 24
int 24
list 72
object 16
set 232
str 38
tuple 56
unicode 52

Answer 2

Ich habe gerne benutze pympler für solche Aufgaben. Es ist kompatibel mit vielen Versionen von Python - das asizeof Modul insbesondere auf 2,2 zurückgeht

Zum Beispiel hughdbrown das Beispiel verwenden, aber mit from pympler import asizeof am Anfang und print asizeof.asizeof(v) am Ende, ich sehe (System Python 2.5 auf Mac OS X 10.5):

$ python pymp.py 
set 120
unicode 32
tuple 32
int 16
decimal 152
float 16
list 40
object 0
dict 144
str 32

Offensichtlich gibt es einige Annäherung hier, aber ich habe es sehr nützlich für Footprint-Analyse und Abstimmung gefunden.

Answer 3

Diese Antworten alle collect flache Größeninformationen. Ich vermute, dass die Besucher auf diese Frage wird aufzublicken hier am Ende die Frage zu beantworten: „Wie groß dieses komplexe Objekt im Speicher ist?“

Es gibt eine große Antwort hier: https://goshippo.com / Blog / Maß-real-size-any-python-Objekt /

Die Pointe:

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

Gebrauchte etwa so:

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

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

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

Wenn Sie Speichermodell Python wissen wollen, tiefer, es ist ein großer Artikel hier, die eine ähnliche „Gesamtgröße“ Snippet hat den Code als Teil einer längeren Erklärung: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how-much-memory -Ihr-python-Objekte-use - cms-25609

Answer 4

Versuchen Speicher-Profiler. Speicher-Profiler

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 5

Sie können auch verwenden Guppy Modul.

>>> 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.>

Und:

>>> 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

Answer 6

Wenn Sie das dir ([object]) eingebaute Funktion, können Sie die sizeof integrierte Funktion.

>>> a = -1
>>> a.__sizeof__()
24