Python 3.4 включает новый модуль: tracemalloc. Он предоставляет подробную статистику о том, какой код выделяет больше всего памяти. Вот пример, который отображает три верхние строки, выделяющие память.
from collections import Counter
import linecache
import os
import tracemalloc
def display_top(snapshot, key_type='lineno', limit=3):
snapshot = snapshot.filter_traces((
tracemalloc.Filter(False, "<frozen importlib._bootstrap>"),
tracemalloc.Filter(False, "<unknown>"),
))
top_stats = snapshot.statistics(key_type)
print("Top %s lines" % limit)
for index, stat in enumerate(top_stats[:limit], 1):
frame = stat.traceback[0]
# replace "/path/to/module/file.py" with "module/file.py"
filename = os.sep.join(frame.filename.split(os.sep)[-2:])
print("#%s: %s:%s: %.1f KiB"
% (index, filename, frame.lineno, stat.size / 1024))
line = linecache.getline(frame.filename, frame.lineno).strip()
if line:
print(' %s' % line)
other = top_stats[limit:]
if other:
size = sum(stat.size for stat in other)
print("%s other: %.1f KiB" % (len(other), size / 1024))
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f KiB" % (total / 1024))
tracemalloc.start()
counts = Counter()
fname = '/usr/share/dict/american-english'
with open(fname) as words:
words = list(words)
for word in words:
prefix = word[:3]
counts[prefix] += 1
print('Top prefixes:', counts.most_common(3))
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
display_top(snapshot)
А вот и результаты:
Top prefixes: [('con', 1220), ('dis', 1002), ('pro', 809)]
Top 3 lines
#1: scratches/memory_test.py:37: 6527.1 KiB
words = list(words)
#2: scratches/memory_test.py:39: 247.7 KiB
prefix = word[:3]
#3: scratches/memory_test.py:40: 193.0 KiB
counts[prefix] += 1
4 other: 4.3 KiB
Total allocated size: 6972.1 KiB
Когда утечка памяти не утечка?
Этот пример великолепен, когда память все еще удерживается в конце вычисления, но иногда у вас есть код, который выделяет много памяти, а затем освобождает все это. Технически это не утечка памяти, но она использует больше памяти, чем вы думаете. Как вы можете отслеживать использование памяти, когда все это освобождается? Если это ваш код, вы, вероятно, можете добавить отладочный код, чтобы делать снимки во время его работы. Если нет, вы можете запустить фоновый поток для мониторинга использования памяти во время работы основного потока.
Вот предыдущий пример, где весь код был перемещен в функцию count_prefixes(). Когда эта функция возвращается, вся память освобождается. Я также добавил несколько вызовов sleep() для имитации длительных вычислений.
from collections import Counter
import linecache
import os
import tracemalloc
from time import sleep
def count_prefixes():
sleep(2) # Start up time.
counts = Counter()
fname = '/usr/share/dict/american-english'
with open(fname) as words:
words = list(words)
for word in words:
prefix = word[:3]
counts[prefix] += 1
sleep(0.0001)
most_common = counts.most_common(3)
sleep(3) # Shut down time.
return most_common
def main():
tracemalloc.start()
most_common = count_prefixes()
print('Top prefixes:', most_common)
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
display_top(snapshot)
def display_top(snapshot, key_type='lineno', limit=3):
snapshot = snapshot.filter_traces((
tracemalloc.Filter(False, "<frozen importlib._bootstrap>"),
tracemalloc.Filter(False, "<unknown>"),
))
top_stats = snapshot.statistics(key_type)
print("Top %s lines" % limit)
for index, stat in enumerate(top_stats[:limit], 1):
frame = stat.traceback[0]
# replace "/path/to/module/file.py" with "module/file.py"
filename = os.sep.join(frame.filename.split(os.sep)[-2:])
print("#%s: %s:%s: %.1f KiB"
% (index, filename, frame.lineno, stat.size / 1024))
line = linecache.getline(frame.filename, frame.lineno).strip()
if line:
print(' %s' % line)
other = top_stats[limit:]
if other:
size = sum(stat.size for stat in other)
print("%s other: %.1f KiB" % (len(other), size / 1024))
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f KiB" % (total / 1024))
main()
Когда я запускаю эту версию, использование памяти уменьшилось с 6 МБ до 4 КБ, потому что функция освободила всю свою память по завершении.
Top prefixes: [('con', 1220), ('dis', 1002), ('pro', 809)]
Top 3 lines
#1: collections/__init__.py:537: 0.7 KiB
self.update(*args, **kwds)
#2: collections/__init__.py:555: 0.6 KiB
return _heapq.nlargest(n, self.items(), key=_itemgetter(1))
#3: python3.6/heapq.py:569: 0.5 KiB
result = [(key(elem), i, elem) for i, elem in zip(range(0, -n, -1), it)]
10 other: 2.2 KiB
Total allocated size: 4.0 KiB
Теперь вот версия, вдохновленная другим ответом , которая запускает второй поток для мониторинга использования памяти.
from collections import Counter
import linecache
import os
import tracemalloc
from datetime import datetime
from queue import Queue, Empty
from resource import getrusage, RUSAGE_SELF
from threading import Thread
from time import sleep
def memory_monitor(command_queue: Queue, poll_interval=1):
tracemalloc.start()
old_max = 0
snapshot = None
while True:
try:
command_queue.get(timeout=poll_interval)
if snapshot is not None:
print(datetime.now())
display_top(snapshot)
return
except Empty:
max_rss = getrusage(RUSAGE_SELF).ru_maxrss
if max_rss > old_max:
old_max = max_rss
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
print(datetime.now(), 'max RSS', max_rss)
def count_prefixes():
sleep(2) # Start up time.
counts = Counter()
fname = '/usr/share/dict/american-english'
with open(fname) as words:
words = list(words)
for word in words:
prefix = word[:3]
counts[prefix] += 1
sleep(0.0001)
most_common = counts.most_common(3)
sleep(3) # Shut down time.
return most_common
def main():
queue = Queue()
poll_interval = 0.1
monitor_thread = Thread(target=memory_monitor, args=(queue, poll_interval))
monitor_thread.start()
try:
most_common = count_prefixes()
print('Top prefixes:', most_common)
finally:
queue.put('stop')
monitor_thread.join()
def display_top(snapshot, key_type='lineno', limit=3):
snapshot = snapshot.filter_traces((
tracemalloc.Filter(False, "<frozen importlib._bootstrap>"),
tracemalloc.Filter(False, "<unknown>"),
))
top_stats = snapshot.statistics(key_type)
print("Top %s lines" % limit)
for index, stat in enumerate(top_stats[:limit], 1):
frame = stat.traceback[0]
# replace "/path/to/module/file.py" with "module/file.py"
filename = os.sep.join(frame.filename.split(os.sep)[-2:])
print("#%s: %s:%s: %.1f KiB"
% (index, filename, frame.lineno, stat.size / 1024))
line = linecache.getline(frame.filename, frame.lineno).strip()
if line:
print(' %s' % line)
other = top_stats[limit:]
if other:
size = sum(stat.size for stat in other)
print("%s other: %.1f KiB" % (len(other), size / 1024))
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f KiB" % (total / 1024))
main()
Модуль resource позволяет проверить текущее использование памяти и сохранить снимок из пикового использования памяти. Очередь позволяет основному потоку сообщать потоку монитора памяти, когда печатать отчет и завершать работу. Когда он запускается, он показывает память, используемую вызовом list():
2018-05-29 10:34:34.441334 max RSS 10188
2018-05-29 10:34:36.475707 max RSS 23588
2018-05-29 10:34:36.616524 max RSS 38104
2018-05-29 10:34:36.772978 max RSS 45924
2018-05-29 10:34:36.929688 max RSS 46824
2018-05-29 10:34:37.087554 max RSS 46852
Top prefixes: [('con', 1220), ('dis', 1002), ('pro', 809)]
2018-05-29 10:34:56.281262
Top 3 lines
#1: scratches/scratch.py:36: 6527.0 KiB
words = list(words)
#2: scratches/scratch.py:38: 16.4 KiB
prefix = word[:3]
#3: scratches/scratch.py:39: 10.1 KiB
counts[prefix] += 1
19 other: 10.8 KiB
Total allocated size: 6564.3 KiB
Если вы работаете в Linux, вы можете найти /proc/self/statm более полезным, чем модуль resource.