どのPythonメモリプロファイラーが推奨されますか？[閉まっている]

私のPythonアプリケーションのメモリ使用量を知りたいので、具体的には、どのコードブロック/部分またはオブジェクトがほとんどのメモリを消費しているのか知りたいです。Google検索では、商用のものがPython Memory Validator（Windowsのみ）であることを示しています。

そしてオープンソースのものはPySizerとHeapyです。

私は誰も試したことがないので、どれを検討するのが最善かを知りたいと思いました。

1. ほとんどの詳細を示します。

2. コードに変更を加える必要はありません。

Heapyの使い方は非常に簡単です。コードのある時点で、次のように記述する必要があります。

from guppy import hpy
h = hpy()
print(h.heap())

これにより、次のような出力が得られます。

Partition of a set of 132527 objects. Total size = 8301532 bytes.
Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
0  35144  27  2140412  26   2140412  26 str
1  38397  29  1309020  16   3449432  42 tuple
2    530   0   739856   9   4189288  50 dict (no owner)

オブジェクトがどこから参照されているかを調べて、それに関する統計を取得することもできますが、どういうわけか、そのドキュメントは少し疎です。

Tkで書かれたグラフィカルブラウザーもあります。

誰もそれについて言及していないので、メモリ使用量の行ごとのレポートを出力でき、UnixとWindowsで動作する私のモジュールmemory_profilerをポイントします（この最後の1つにはpsutilが必要です）。出力は非常に詳細ではありませんが、目的は、割り当てられたオブジェクトの徹底的な分析ではなく、コードがより多くのメモリを消費している場所の概要を示すことです。

関数を装飾@profileして-m memory_profilerフラグを付けてコードを実行すると、次のような行ごとのレポートが出力されます。

Line #    Mem usage  Increment   Line Contents
==============================================
     3                           @profile
     4      5.97 MB    0.00 MB   def my_func():
     5     13.61 MB    7.64 MB       a = [1] * (10 ** 6)
     6    166.20 MB  152.59 MB       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
     7     13.61 MB -152.59 MB       del b
     8     13.61 MB    0.00 MB       return a

私はダウザーをお勧めします。設定は非常に簡単で、コードを変更する必要はありません。単純なWebインターフェースから、時間ごとに各タイプのオブジェクトの数を表示したり、ライブオブジェクトのリストを表示したり、ライブオブジェクトへの参照を表示したりできます。

# memdebug.py

import cherrypy
import dowser

def start(port):
    cherrypy.tree.mount(dowser.Root())
    cherrypy.config.update({
        'environment': 'embedded',
        'server.socket_port': port
    })
    cherrypy.server.quickstart()
    cherrypy.engine.start(blocking=False)

memdebugをインポートし、memdebug.startを呼び出します。それで全部です。

PySizerやHeapyは試していません。他の人のレビューをお願いします。

更新

上記のコードはに対するものCherryPy 2.XでCherryPy 3.X、server.quickstartメソッドは削除されておりengine.start、blockingフラグを取得しません。だからあなたが使っているならCherryPy 3.X

# memdebug.py

import cherrypy
import dowser

def start(port):
    cherrypy.tree.mount(dowser.Root())
    cherrypy.config.update({
        'environment': 'embedded',
        'server.socket_port': port
    })
    cherrypy.engine.start()

考えてみましょうobjgraphのライブラリを（参照http://www.lshift.net/blog/2008/11/14/tracing-python-memory-leaks（使用例）。

Muppyは（まだ別の）Python用のメモリ使用量プロファイラーです。このツールセットの焦点は、メモリリークの特定に置かれています。

Muppyは、開発者がPythonアプリケーションのメモリリークを特定できるように支援します。実行時のメモリ使用量の追跡と、リークしているオブジェクトの識別を可能にします。さらに、リリースされていないオブジェクトのソースを特定できるツールが提供されます。

memprofと呼ばれるPython用のメモリプロファイラーを開発しています。

http://jmdana.github.io/memprof/

デコレートされたメソッドの実行中に、変数のメモリ使用量をログに記録してプロットできます。以下を使用してライブラリをインポートする必要があります。

from memprof import memprof

そして、以下を使用してメソッドを装飾します。

@memprof

これは、プロットの例です。

プロジェクトはGitHubでホストされています。

https://github.com/jmdana/memprof

私が見つかりました。メリアスが HeapyまたはPySizerよりもはるかに機能します。あなたはWSGIのWebアプリケーションを実行していることが起こるならば、ドーザーはダウザーの素敵なミドルウェアラッパーです

Pythonの行番号ごとのメモリ使用量を提供するpytracemallocプロジェクトも試してください。

編集（2014/04）：スナップショットを分析するためのQt GUIが追加されました。