Розмір пам’яті структури Python

Чи є посилання на розмір пам'яті структури даних Python на 32- та 64-бітних платформах?

Якщо ні, то було б непогано мати це на SO. Чим вичерпніше, тим краще! То скільки байтів використовується наступними структурами Python (залежно від типу lenта вмісту, якщо це доречно)?

• int
• float
• довідник
• str
• unicode рядок
• tuple
• list
• dict
• set
• array.array
• numpy.array
• deque
• об’єкт класів нового стилю
• об’єкт класів у старому стилі
• ... і все, що я забуваю!

(Для контейнерів, які містять лише посилання на інші об'єкти, ми, очевидно, не хочемо самі рахувати розмір елемента, оскільки він може бути загальним.)

Крім того, чи є спосіб отримати пам'ять, яку використовує об'єкт під час виконання (рекурсивно чи ні)?

Рекомендація з попереднього питання щодо цього полягала у використанні sys.getsizeof () , цитуючи:

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

Ви можете скористатися таким підходом:

>>> 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-розрядна):

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-бітний)

decimal 52
dict 144
float 16
int 14
list 32
object 8
set 112
str 26
tuple 24
unicode 26

01.08.2016

OSX, Python 2.7.10 (за замовчуванням, 23 жовтня 2015, 19:19:21) [GCC 4.2.1 Сумісний Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] у darwin

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

Я із задоволенням використовую pympler для таких завдань. Він сумісний з багатьма версіями Python - зокрема, asizeofмодуль переходить до рівня 2.2!

Наприклад, використовуючи приклад hughdbrown, але з from pympler import asizeofна початку та print asizeof.asizeof(v)в кінці, я бачу (система Python 2.5 на 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

Очевидно, що тут є деяке наближення, але я вважаю це дуже корисним для аналізу слідів і налаштування.

Ці відповіді збирають неглибоку інформацію про розмір. Я підозрюю, що відвідувачі цього питання опиняться тут, шукаючи відповіді на питання: "Наскільки великий цей складний об'єкт в пам'яті?"

Тут чудова відповідь: https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/

Діапазон:

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

Використовується так:

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

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

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

Якщо ви хочете глибше пізнати модель пам'яті Python, тут є чудова стаття, яка має подібний фрагмент коду «загального розміру» як частина більш тривалого пояснення: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how- багато-пам'ять-ваш-python-об’єктів-використання - cms-25609

Спробуйте профілер пам'яті. пам'ять 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

Також ви можете використовувати модуль guppy .

>>> 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.>

І:

>>> 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

Можна також використовувати tracemallocмодуль зі стандартної бібліотеки Python. Здається, це добре працює для об'єктів, клас яких реалізований у C (на відміну, наприклад, від Pympler).

Використовуючи dir([object])вбудовану функцію, ви можете отримати __sizeof__вбудовану функцію.

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