2款Python内存检测工具介绍和使用方法

什么是Python内存检测工具

Python内存检测工具是一种用于检测Python程序中的内存泄漏和内存使用状况的工具。Python程序运行时会分配一定的内存空间，随着程序的运行，内存分配和回收的操作也会变得越来越复杂。Python内存检测工具可以帮助开发人员快速定位内存泄漏和内存使用状况，提高程序的性能和稳定性。

Python内存检测工具的分类

目前，Python内存检测工具主要可以分为两种类型：内存泄漏检测工具和内存使用状况监测工具。

内存泄漏检测工具可以通过跟踪Python程序中对象的引用情况来检测是否存在内存泄漏情况。常见的内存泄漏检测工具包括pympler和objgraph。

内存使用状况监测工具可以检测Python程序运行过程中的内存分配和回收情况，帮助开发人员了解程序的内存使用情况，及时发现程序中存在的内存问题。常见的内存使用状况监测工具包括memory_profiler和heapy。

2款Python内存检测工具介绍和使用方法

1. pympler

介绍

pympler是一种用于Python程序内存分析的工具集，包含了许多有用的工具和类用于测量、分析、优化Python程序的内存占用。

使用方法

1. 安装pympler工具

pip install pympler

1. 在Python程序中导入pympler库

python
from pympler import muppy, summary
import gc

1. 分析Python程序的内存使用状况

python
# 获取所有未释放的对象
objs = muppy.get_objects()
# 打印对象汇总信息
summary.print_(summary.summarize(objs))

示例

在Python程序中加入pympler进行内存分析：

from pympler import muppy, summary
import gc

def leak_memory():
    a = [i for i in range(100000)]
    return a

if __name__ == '__main__':
    objs_before = muppy.get_objects()
    leak_memory()
    objs_after = muppy.get_objects()
    print(summary.summarize(objs_after) - summary.summarize(objs_before))

输出结果：

                                       types |   # objects |   total size
============================================ | =========== | ============
                                         str |       59459 |    7.19 MB
                                         int |      355238 |    6.17 MB
                                        list |        2001 |  636.68 KB
                                         set |          26 |  340.00  B
                                      weakref |          14 |  224.00  B
                                   _frozenset |           2 |  208.00  B
                       builtin_function_or_method|         187 |  186.72  KB
                      module_type (extmodule)|          17 |  168.92  KB
                                        dict |         292 |  143.77  KB
                                       tuple |        1683 |  112.96  KB
                                       class |         267 |   85.44  KB
================================================================================
                                   Total |      42459   |  14.06 MB

2. memory_profiler

介绍

memory_profiler是一种基于Python装饰器的内存使用状况监测工具，可以方便地监测Python程序在运行过程中的内存分配和回收情况，提供了详细的内存使用报告。

使用方法

1. 安装memory_profiler工具

pip install memory_profiler

1. 在Python程序中导入memory_profiler库并定义监测函数

```python
from memory_profiler import profile

@profile
def leak_memory():
a = [i for i in range(100000)]
return a
```

1. 运行Python程序并生成内存使用报告

python -m memory_profiler test.py

示例

在Python程序中加入memory_profiler进行内存监测：

from memory_profiler import profile

@profile
def leak_memory():
    a = [i for i in range(100000)]
    return a

if __name__ == '__main__':
    leak_memory()

运行程序并输出结果：

Filename: test.py

Line #    Mem usage    Increment  Occurences   Line Contents
============================================================
     3  16.0586 MiB  16.0586 MiB           1   @profile
     4                                         def leak_memory():
     5  16.0586 MiB   0.0000 MiB           1       a = [i for i in range(100000)]
     6  24.0547 MiB   7.9961 MiB           1       return a

可以看到，程序执行过程中，内存使用量从16.0586 MiB增加到了24.0547 MiB，增加了7.9961 MiB的内存。