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
sys
的getsizeof
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')
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))}')
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-427496.html
后话
本文具体用处不大,但也记录一下。
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