【Python】获取变量占用的内存大小

前言

记录一下,查看python运行当前范围内的变量、方法和定义的类型 会占用多少memory

准备工作

借助内置模块 sysgetsizeof即可。

看到该函数的介绍,返回字对象的字节大小。

def getsizeof(p_object, default=None): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    getsizeof(object [, default]) -> int
    
    Return the size of object in bytes.
    """
    return 0

使用起来也很简单,只需要将任意对象传到 getsizeof 就可以了。

from sys import getsizeof as getsize
var = object()
print(getsize(var))

使用

计算所占用内存,单位为 KB || MB

  • bytes转换为kb或mb
  • 这个方法只取两位小数
def binary_conversion(var: int):
    """
    二进制单位转换
    :param var: 需要计算的变量,bytes值
    :return: 单位转换后的变量,kb 或 mb
    """
    assert isinstance(var, int)
    if var <= 1024:
        return f'占用 {round(var / 1024, 2)} KB内存'
    else:
        return f'占用 {round(var / (1024 ** 2), 2)} MB内存'

查看当前变量占用内存的大小

下面的方法是查看当前的运行环境所有的变量和方法所占用的内存。
可以从下图中看到多数内置的函数,占不到多少内容。


# 返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表
keys = dir()

for variable in keys:
    print(variable, binary_conversion(getsize(eval(variable))), '\n')

【Python】获取变量占用的内存大小_第1张图片

生成器和列表你会怎么选?

一个装有0~1亿的生成器和列表,它们所占用的memory 如下图所示。

  • 生成器占用的内存为 0.1KB
  • 列表占用的内存为 762.94MB

所以在针对这种情况时候,选择哪种迭代器应该了然于心了吧!

# 生成器
var_a = (_ for _ in range(100000000))
print(f'变量{"var_a"}, 类型为{type(var_a)}, 占用{binary_conversion(getsize(var_a))}')

# 列表
var_b = list(range(100000000))
print(f'变量{"var_b"}, 类型为{type(var_b)}, 占用{binary_conversion(getsize(var_b))}')

【Python】获取变量占用的内存大小_第2张图片

后话

本文具体用处不大,但也记录一下。
本次到此结束,有问题请利用强大的搜索引擎,自行解决。

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