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Python構造のメモリ内サイズ

32ビットおよび64ビットプラットフォームでのデータ構造Python data stucture？

そうでない場合、これはSOで持っているといいでしょう。網羅するほど良い！では、次のPython構造体（lenと関連するコンテンツタイプに依存）によって使用されるバイト数は？

  • 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のもの！

（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、アイテム自体は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によって使用されるメモリを取得する方法はありますか（再帰的かどうか）。

pythonmemorymemory-footprint
109
LeMiz

これに関する 以前の質問 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）[GCC 4.2.1互換Apple LLVM 7.0.0（clang -700.0.59.5）]ダーウィン

decimal 80
dict 280
float 24
int 24
list 72
object 16
set 232
str 38
Tuple 56
unicode 52
135
hughdbrown

このようなタスクに pympler を喜んで使用しています。多くのバージョンのPython-asizeofモジュールは2.2に戻ります！

たとえば、hughdbrownの例を使用しますが、開始時に_from pympler import asizeof_を使用し、終了時にprint asizeof.asizeof(v)を使用すると、（system Python 2.5 on 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
_

ここには明らかにある程度の近似がありますが、フットプリントの分析と調整には非常に便利であることがわかりました。

35
Alex Martelli

これらの回答はすべて、浅いサイズの情報を収集します。この質問への訪問者は、「メモリ内のこの複雑なオブジェクトはどれくらいの大きさですか？」という質問に答えるためにここに来るのではないかと思います。

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

パンチライン：

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のメモリモデルをさらに詳しく知りたい場合は、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がある素晴らしい記事があります。 https：//code.tutsplus .com/tutorials/understand-how-much-memory-your-python-objects-use--cms-25609

25
Kobold

guppy モジュールも使用できます。

>>> 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.>

そして：

>>> 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
7
Omid Raha

メモリプロファイラを試してください。 メモリプロファイラ

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
7
Tampa

Dir（[object]）組み込み関数を使用する場合、sizeof組み込み関数を使用できます。

>>> a = -1
>>> a.__sizeof__()
24
0
hello_god