Python在计算内存时应该注意哪些问题

本篇内容介绍了“Python在计算内存时应该注意哪些问题”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1、计算的是什么?

我们先来看看列表对象的情况：

如图所示，单独计算 a 和 b 列表的结果是 36 和 48，然后把它们作为 c 列表的子元素时，该列表的计算结果却仅仅才 36。(PS：我用的是 32  位解释器)

如果不使用引用方式，而是直接把子列表写进去，例如 “d = [[1,2],[1,2,3,4,5]]”，这样计算 d 列表的结果也还是  36，因为子列表是独立的对象，在 d 列表中存储的是它们的 id。

也就是说：getsizeof() 方法在计算列表大小时，其结果跟元素个数相关，但跟元素本身的大小无关。

下面再看看字典的例子：

明显可以看出，三个字典实际占用的全部内存不可能相等，但是 getsizeof()  方法给出的结果却相同，这意味着它只关心键的数量，而不关心实际的键值对是什么内容，情况跟列表相似。

2、“浅计算”与其它问题

有个概念叫“浅拷贝”，指的是 copy() 方法只拷贝引用对象的内存地址，而非实际的引用对象。类比于这个概念，我们可以认为  getsizeof() 是一种“浅计算”。

“浅计算”不关心真实的对象，所以其计算结果只是一个假象。这是一个值得注意的问题，但是注意到这点还不够，我们还可以发散地思考如下的问题：

• “浅计算”方法的底层实现是怎样的?

• 为什么 getsizeof() 会采用“浅计算”的方法?

关于第一个问题，getsizeof(x) 方法实际会调用 x 对象的__sizeof__() 魔术方法，对于内置对象来说，这个方法是通过 CPython  解释器实现的。

我查到这篇文章《Python中对象的内存使用(一)》，它分析了 CPython 源码，最终定位到的核心代码是这一段：

/*longobject.c*/  static Py_ssize_t int___sizeof___impl(PyObject *self) {     Py_ssize_t res;      res = offsetof(PyLongObject, ob_digit) + Py_ABS(Py_SIZE(self))*sizeof(digit);     return res; }

我看不懂这段代码，但是可以知道的是，它在计算 Python 对象的大小时，只跟该对象的结构体的属性相关，而没有进一步作“深度计算”。

对于 CPython 的这种实现，我们可以注意到两个层面上的区别：

• 字节增大：int 类型在 C 语言中只占到 4 个字节，但是在 Python 中，int  其实是被封装成了一个对象，所以在计算其大小时，会包含对象结构体的大小。在 32 位解释器中，getsizeof(1) 的结果是 14 个字节，比数字本身的 4  字节增大了。

• 字节减少：对于相对复杂的对象，例如列表和字典，这套计算机制由于没有累加内部元素的占用量，就会出现比真实占用内存小的结果。

由此，我有一个不成熟的猜测：基于“一切皆是对象”的设计原则，int 及其它基础的 C 数据类型在 Python  中被套上了一层“壳”，所以需要一个方法来计算它们的大小，也即是 getsizeof()。

官方文档中说“All built-in objects will return correct results”  [1]，指的应该是数字、字符串和布尔值之类的简单对象。但是不包括列表、元组和字典等在内部存在引用关系的类型。

为什么不推广到所有内置类型上呢?我未查到这方面的解释，若有知情的同学，烦请告知。

3、“深计算”与其它问题

与“浅计算”相对应，我们可以定义出一种“深计算”。对于前面的两个例子，“深计算”应该遍历每个内部元素以及可能的子元素，累加计算它们的字节，最后算出总的内存大小。

那么，我们应该注意的问题有：

• 是否存在“深计算”的方法/实现方案?

• 实现“深计算”时应该注意什么?

Stackoverflow 网站上有个年代久远的问题“How do I determine the size of an object in  Python?” [2]，实际上问的就是如何实现“深计算”的问题。

有不同的开发者贡献了两个项目：pympler 和 pysize ：第一个项目已发布在 Pypi 上，可以“pip install  pympler”安装;第二个项目烂尾了，作者也没发布到 Pypi 上(注：Pypi 上已有个 pysize 库，是用来做格式转化的，不要混淆)，但是可以在  Github 上获取到其源码。

对于前面的两个例子，我们可以拿这两个项目分别测试一下：

单看数值的话，pympler 似乎确实比 getsizeof() 合理多了。

再看看 pysize，直接看测试结果是(获取其源码过程略)：

64 118 190 206 300281 30281

可以看出，它比 pympler 计算的结果略小。就两个项目的完整度、使用量与社区贡献者规模来看，pympler 的结果似乎更为可信。

那么，它们分别是怎么实现的呢?那微小的差异是怎么导致的?从它们的实现方案中，我们可以学习到什么呢?

pysize 项目很简单，只有一个核心方法：

def get_size(obj, seen=None):     """Recursively finds size of objects in bytes"""     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 hasattr(obj, '__dict__'):         for cls in obj.__class__.__mro__:             if '__dict__' in cls.__dict__:                 d = cls.__dict__['__dict__']                 if inspect.isgetsetdescriptor(d) or inspect.ismemberdescriptor(d):                     size += get_size(obj.__dict__, seen)                 break     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, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):         size += sum((get_size(i, seen) for i in obj))      if hasattr(obj, '__slots__'): # can have __slots__ with __dict__         size += sum(get_size(getattr(obj, s), seen) for s in obj.__slots__ if hasattr(obj, s))      return size

除去判断__dict__和  __slots__属性的部分(针对类对象)，它主要是对字典类型及可迭代对象(除字符串、bytes、bytearray)作递归的计算，逻辑并不复杂。

以 [1,2] 这个列表为例，它先用 sys.getsizeof() 算出 36 字节，再计算内部的两个元素得 14*2=28 字节，最后相加得到 64  字节。

相比之下，pympler 所考虑的内容要多很多，入口在这：

def asizeof(self, *objs, **opts):       '''Return the combined size of the given objects          (with modified options, see method **set**).       '''       if opts:           self.set(**opts)       self.exclude_refs(*objs)  # skip refs to objs       return sum(self._sizer(o, 0, 0, None) for o in objs)

它可以接受多个参数，再用 sum() 方法合并。所以核心的计算方法其实是 _sizer()。但代码很复杂，绕来绕去像一座迷宫：

def _sizer(self, obj, pid, deep, sized):  # MCCABE 19         '''Size an object, recursively.         '''         s, f, i = 0, 0, id(obj)         if i not in self._seen:             self._seen[i] = 1         elif deep or self._seen[i]:             # skip obj if seen before             # or if ref of a given obj             self._seen.again(i)             if sized:                 s = sized(s, f, name=self._nameof(obj))                 self.exclude_objs(s)             return s  # zero         else:  # deep == seen[i] == 0             self._seen.again(i)         try:             k, rs = _objkey(obj), []             if k in self._excl_d:                 self._excl_d[k] += 1             else:                 v = _typedefs.get(k, None)                 if not v:  # new typedef                     _typedefs[k] = v = _typedef(obj, derive=self._derive_,                                                      frames=self._frames_,                                                       infer=self._infer_)                 if (v.both or self._code_) and v.kind is not self._ign_d:                     # 猫注：这里计算 flat size                     s = f = v.flat(obj, self._mask)  # flat size                     if self._profile:                         # profile based on *flat* size                         self._prof(k).update(obj, s)                     # recurse, but not for nested modules                     if v.refs and deep < self._limit_ \                               and not (deep and ismodule(obj)):                         # add sizes of referents                         z, d = self._sizer, deep + 1                         if sized and deep < self._detail_:                             # use named referents                             self.exclude_objs(rs)                             for o in v.refs(obj, True):                                 if isinstance(o, _NamedRef):                                     r = z(o.ref, i, d, sized)                                     r.name = o.name                                 else:                                     r = z(o, i, d, sized)                                     r.name = self._nameof(o)                                 rs.append(r)                                 s += r.size                         else:  # just size and accumulate                             for o in v.refs(obj, False):                                 # 猫注：这里递归计算 item size                                 s += z(o, i, d, None)                         # deepest recursion reached                         if self._depth < d:                             self._depth = d                 if self._stats_ and s > self._above_ > 0:                     # rank based on *total* size                     self._rank(k, obj, s, deep, pid)         except RuntimeError:  # XXX RecursionLimitExceeded:             self._missed += 1         if not deep:             self._total += s  # accumulate         if sized:             s = sized(s, f, name=self._nameof(obj), refs=rs)             self.exclude_objs(s)         return s

它的核心逻辑是把每个对象的 size 分为两部分：flat size 和 item size。

计算 flat size 的逻辑在：

def flat(self, obj, mask=0):         '''Return the aligned flat size.         '''         s = self.base         if self.leng and self.item > 0:  # include items             s += self.leng(obj) * self.item         # workaround sys.getsizeof (and numpy?) bug ... some         # types are incorrectly sized in some Python versions         # (note, isinstance(obj, ()) == False)         # 猫注：不可 sys.getsizeof 的，则用上面逻辑，可以的，则用下面逻辑         if not isinstance(obj, _getsizeof_excls):             s = _getsizeof(obj, s)         if mask:  # align             s = (s + mask) & ~mask         return s

这里出现的 mask 是为了作字节对齐，默认值是 7，该计算公式表示按 8 个字节对齐。对于 [1,2] 列表，会算出 (36+7)&~7=40  字节。同理，对于单个的 item，比如列表中的数字 1，sys.getsizeof(1) 等于 14，而 pympler 会算成对齐的数值 16，所以汇总起来是  40+16+16=72 字节。这就解释了为什么 pympler 算的结果比 pysize 大。

字节对齐一般由具体的编译器实现，而且不同的编译器还会有不同的策略，理论上 Python 不应关心这么底层的细节，内置的 getsizeof()  方法就没有考虑字节对齐。

在不考虑其它 edge cases 的情况下，可以认为 pympler 是在 getsizeof() 的基础上，既考虑了遍历取引用对象的  size，又考虑到了实际存储时的字节对齐问题，所以它会显得更加贴近现实。

“Python在计算内存时应该注意哪些问题”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！