tamanho na memória de uma estrutura Python

Question

Existe uma referência para o tamanho da memória de stucture dados Python em plataformas de 32 e 64 bits?

Se não, isso seria bom tê-lo no SO. O mais exaustivo o melhor! Então, quantos bytes são utilizados pelas seguintes estruturas Python (dependendo do len eo tipo de conteúdo quando relevantes)?

• int
• float
• referência
• str
• string unicode
• tuple
• list
• dict
• set
• array.array
• numpy.array
• deque
• aulas de estilo novo objeto
• aulas de estilo antigo objeto
• ... e tudo o que eu estou esquecendo!

(Para recipientes que mantêm apenas referências a outros objetos, que, obviamente, não quer contar o tamanho do item a si mesmos, uma vez que pode ser compartilhado.)

Além disso, há uma maneira de obter a memória usada por um objeto em tempo de execução (de forma recursiva ou não)?

Answer 1

A recomendação da uma pergunta anterior neste era usar sys.getsizeof () , citando :

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

Você poderia tomar essa abordagem:

>>> 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

pitão 2,7 (Linux, 32 bits):

decimal 36
dict 136
float 16
int 12
list 32
object 8
set 112
str 22
tuple 24
unicode 32

pitão 3,3 (Linux, 32 bits)

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 (padrão, 23 de outubro de 2015, 19:19:21) [GCC 4.2.1 Compatível a Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] no darwin

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

Answer 2

Eu fui feliz usando pympler para tais tarefas. Ele é compatível com várias versões do Python - o módulo asizeof em particular remonta a 2.2

Por exemplo, usando o exemplo de hughdbrown mas com from pympler import asizeof no início e no final print asizeof.asizeof(v), eu ver (sistema Python 2.5 em MacOSX 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

É evidente que há alguma aproximação aqui, mas eu achei muito útil para análise da pegada e tuning.

Answer 3

Estas respostas todas as informações tamanho rasa coleta. Eu suspeito que os visitantes a esta questão vai acabar aqui olhando para responder à pergunta, "Quão grande é esse objeto complexo na memória?"

Há uma grande resposta aqui: https://goshippo.com / blog / medida de real-tamanho-qualquer-python-objeto /

O punchline:

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

Usado como assim:

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

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

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

Se você quiser saber modelo de memória de Python mais profundamente, há um grande artigo aqui que tem um "tamanho total" similar trecho de código como parte de uma explicação mais longa: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how-much-memory -Seus-python-objetos-usar - cms-25609

Answer 4

profiler de memória tentativa. memória 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

Além disso, você pode usar guppy módulo.

>>> 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.>

E:

>>> 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

Quando você usa o dir ([objeto]) built-in função, você pode o sizeof built-in função.

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