如何降低 Python 的内存消耗量？

原文链接： https://data.newrank.cn/m/s.html?s=PigpOzA/LTE%3D

在程序执行期间，如果内存中存在大量处于活动状态的对象，就有可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论通过缩小对象大幅减少Python所需内存量的方法。

作者 | intellimath

译者 | 弯月，责编 | 郭芮

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下为译文：

为了简便起见，我们以一个表示点的Python结构为例，它包括x、y、z坐标值，坐标值可以通过名称访问。

 

Dict

 

在小型程序中，特别是在脚本中，使用Python自带的dict来表示结构信息非常简单方便：

>>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3}
>>> x = ob['x']
>>> ob['y'] = y

 

由于在Python 3.6中dict的实现采用了一组有序键，因此其结构更为紧凑，更深得人心。但是，让我们看看dict在内容中占用的空间大小：

>>> print(sys.getsizeof(ob))
240

 

如上所示，dict占用了大量内存，尤其是如果突然虚需要创建大量实例时：

实例数	对象大小
1 000 000	240 Mb
10 000 000	2.40 Gb
100 000 000	24 Gb

 

类实例

 

有些人希望将所有东西都封装到类中，他们更喜欢将结构定义为可以通过属性名访问的类：

class Point:
    #
    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> x = ob.x
>>> ob.y = y

类实例的结构很有趣：

字段	大小（比特）
PyGC_Head	24
PyObject_HEAD	16
__weakref__	8
__dict__	8
合计：	56

在上表中，__weakref__是该列表的引用，称之为到该对象的弱引用（weak reference）；字段__dict__是该类的实例字典的引用，其中包含实例属性的值（注意在64-bit引用平台中占用8字节）。从Python3.3开始，所有类实例的字典的键都存储在共享空间中。这样就减少了内存中实例的大小：

>>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob.__dict__)) 
56 112

因此，大量类实例在内存中占用的空间少于常规字典（dict）：

实例数	大小
1 000 000	168 Mb
10 000 000	1.68 Gb
100 000 000	16.8 Gb

不难看出，由于实例的字典很大，所以实例依然占用了大量内存。

 

带有__slots__的类实例

 

为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。为此，我们可以借助 __slots__：

class Point:
    __slots__ = 'x', 'y', 'z'

    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
64

 

如此一来，内存中的对象就明显变小了：

字段	大小（比特）
PyGC_Head	24
PyObject_HEAD	16
x	8
y	8
z	8
总计：	64

在类的定义中使用了__slots__以后，大量实例占据的内存就明显减少了：

实例数	大小
1 000 000	64 Mb
10 000 000	640 Mb
100 000 000	6.4 Gb

目前，这是降低类实例占用内存的主要方式。

这种方式减少内存的原理为：在内存中，对象的标题后面存储的是对象的引用（即属性值），访问这些属性值可以使用类字典中的特殊描述符：

>>> pprint(Point.__dict__)
mappingproxy(
              ....................................
              'x': 'x' of 'Point' objects>,
              'y': 'y' of 'Point' objects>,
              'z': 'z' of 'Point' objects>})

 

为了自动化使用__slots__创建类的过程，你可以使用库namedlist（https://pypi.org/project/namedlist）。namedlist.namedlist函数可以创建带有__slots__的类：

>>> Point = namedlist('Point', ('x', 'y', 'z'))

 

还有一个包attrs（https://pypi.org/project/attrs），无论使用或不使用__slots__都可以利用这个包自动创建类。

 

元组

 

Python还有一个自带的元组（tuple）类型，代表不可修改的数据结构。元组是固定的结构或记录，但它不包含字段名称。你可以利用字段索引访问元组的字段。在创建元组实例时，元组的字段会一次性关联到值对象：

>>> ob = (1,2,3)
>>> x = ob[0]
>>> ob[1] = y # ERROR

 

元组实例非常紧凑：

>>> print(sys.getsizeof(ob))
72

 

由于内存中的元组还包含字段数，因此需要占据内存的8个字节，多于带有__slots__的类：

字段	大小（字节）
PyGC_Head	24
PyObject_HEAD	16
ob_size	8
[0]	8
[1]	8
[2]	8
总计：	72

 

命名元组

 

由于元组的使用非常广泛，所以终有一天你需要通过名称访问元组。为了满足这种需求，你可以使用模块collections.namedtuple。

namedtuple函数可以自动生成这种类：

>>> Point = namedtuple('Point', ('x', 'y', 'z'))

如上代码创建了元组的子类，其中还定义了通过名称访问字段的描述符。对于上述示例，访问方式如下：

 class Point(tuple):
     #
     @property
     def _get_x(self):
         return self[0]
     @property
     def _get_y(self):
         return self[1]
     @property
     def _get_z(self):
         return self[2]
     #
     def __new__(cls, x, y, z):
         return tuple.__new__(cls, (x, y, z))

这种类所有的实例所占用的内存与元组完全相同。但大量的实例占用的内存也会稍稍多一些：

实例数	大小
1 000 000	72 Mb
10 000 000	720 Mb
100 000 000	7.2 Gb

 

记录类：不带循环GC的可变更命名元组

 

由于元组及其相应的命名元组类能够生成不可修改的对象，因此类似于ob.x的对象值不能再被赋予其他值，所以有时还需要可修改的命名元组。由于Python没有相当于元组且支持赋值的内置类型，因此人们想了许多办法。在这里我们讨论一下记录类（recordclass，https://pypi.org/project/recordclass），它在StackoverFlow上广受好评（https://stackoverflow.com/questions/29290359/existence-of-mutable-named-tuple-in）。

此外，它还可以将对象占用的内存量减少到与元组对象差不多的水平。

recordclass包引入了类型recordclass.mutabletuple，它几乎等价于元组，但它支持赋值。它会创建几乎与namedtuple完全一致的子类，但支持给属性赋新值（而不需要创建新的实例）。recordclass函数与namedtuple函数类似，可以自动创建这些类：

 >>> Point = recordclass('Point', ('x', 'y', 'z'))
 >>> ob = Point(1, 2, 3)

 

类实例的结构也类似于tuple，但没有PyGC_Head：

字段	大小（字节）
PyObject_HEAD	16
ob_size	8
x	8
y	8
z	8
总计：	48

 

在默认情况下，recordclass函数会创建一个类，该类不参与垃圾回收机制。一般来说，namedtuple和recordclass都可以生成表示记录或简单数据结构（即非递归结构）的类。在Python中正确使用这二者不会造成循环引用。因此，recordclass生成的类实例默认情况下不包含PyGC_Head片段（这个片段是支持循环垃圾回收机制的必需字段，或者更准确地说，在创建类的PyTypeObject结构中，flags字段默认情况下不会设置Py_TPFLAGS_HAVE_GC标志）。

大量实例占用的内存量要小于带有__slots__的类实例：

实例数	大小
1 000 000	48 Mb
10 000 000	480 Mb
100 000 000	4.8 Gb

 

dataobject

 

recordclass库提出的另一个解决方案的基本想法为：内存结构采用与带__slots__的类实例同样的结构，但不参与循环垃圾回收机制。这种类可以通过recordclass.make_dataclass函数生成：

>>> Point = make_dataclass('Point', ('x', 'y', 'z'))

这种方式创建的类默认会生成可修改的实例。

另一种方法是从recordclass.dataobject继承：

class Point(dataobject):
    x:int
    y:int
    z:int

 

这种方法创建的类实例不会参与循环垃圾回收机制。内存中实例的结构与带有__slots__的类相同，但没有PyGC_Head：

字段	大小（字节）
PyObject_HEAD	16
ob_size	8
x	8
y	8
z	8
总计：	48

 

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
40

 

如果想访问字段，则需要使用特殊的描述符来表示从对象开头算起的偏移量，其位置位于类字典内：

mappingproxy({'__new__': 0x7f203c4e6be0>,
              .......................................
              'x': 0x7f203c55c690>,
              'y': 0x7f203c55c670>,
              'z': 0x7f203c55c410>})

大量实例占用的内存量在CPython实现中是最小的：

实例数	大小
1 000 000	40 Mb
10 000 000	400 Mb
100 000 000	4.0 Gb

 

Cython

 

还有一个基于Cython（https://cython.org/）的方案。该方案的优点是字段可以使用C语言的原子类型。访问字段的描述符可以通过纯Python创建。例如：

cdef class Python:
    cdef public int x, y, z

 def __init__(self, x, y, z):
      self.x = x
      self.y = y
      self.z = z

 

本例中实例占用的内存更小：

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
32

内存结构如下：

字段	大小（字节）
PyObject_HEAD	16
x	4
y	4
z	4
nycto	4
总计：	32

大量副本所占用的内存量也很小：

实例数	大小
1 000 000	32 Mb
10 000 000	320 Mb
100 000 000	3.2 Gb

但是，需要记住在从Python代码访问时，每次访问都会引发int类型和Python对象之间的转换。

 

Numpy

 

使用拥有大量数据的多维数组或记录数组会占用大量内存。但是，为了有效地利用纯Python处理数据，你应该使用Numpy包提供的函数。

>>> Point = numpy.dtype(('x', numpy.int32), ('y', numpy.int32), ('z', numpy.int32)])

一个拥有N个元素、初始化成零的数组可以通过下面的函数创建：

 >>> points = numpy.zeros(N, dtype=Point)

内存占用是最小的：

实例数	大小
1 000 000	12 Mb
10 000 000	120 Mb
100 000 000	1.2 Gb

一般情况下，访问数组元素和行会引发Python对象与C语言int值之间的转换。如果从生成的数组中获取一行结果，其中包含一个元素，其内存就没那么紧凑了：

  >>> sys.getsizeof(points[0])
  68

因此，如上所述，在Pytho代码中需要使用numpy包提供的函数来处理数组。

 

总结

 

在本文中，我们通过一个简单明了的例子，求证了Python语言（CPython）社区的开发人员和用户可以真正减少对象占用的内存量。

原文：https://habr.com/en/post/458518/

本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。

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https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=csdn_bw

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