Python構造のメモリ内サイズ

32ビットおよび64ビットプラットフォームでのPythonデータ構造のメモリサイズのリファレンスはありますか？

そうでない場合、これはSOで使用すると便利です。完全であるほど良いです！では、次のPython構造で何バイトが使用されているのか（lenおよびコンテンツタイプによって異なります）？

• int
• float
• 参照
• str
• Unicode文字列
• tuple
• list
• dict
• set
• array.array
• numpy.array
• deque
• 新しいスタイルのクラスオブジェクト
• 古いスタイルのクラスオブジェクト
• ...そして私が忘れているすべて！

（他のオブジェクトへの参照のみを保持するコンテナーの場合、アイテム自体が共有される可能性があるため、アイテム自体のサイズをカウントしたくないことは明らかです。）

さらに、実行時にオブジェクトによって使用されるメモリを（再帰的に、または再帰的に）取得する方法はありますか？

これに関する以前の質問からの推奨は、引用してsys.getsizeof（）を使用することでした：

>>> import sys
>>> x = 2
>>> sys.getsizeof(x)
14
>>> sys.getsizeof(sys.getsizeof)
32
>>> sys.getsizeof('this')
38
>>> sys.getsizeof('this also')
48

あなたはこのアプローチを取ることができます：

>>> import sys
>>> import decimal
>>> 
>>> d = {
...     "int": 0,
...     "float": 0.0,
...     "dict": dict(),
...     "set": set(),
...     "tuple": tuple(),
...     "list": list(),
...     "str": "a",
...     "unicode": u"a",
...     "decimal": decimal.Decimal(0),
...     "object": object(),
... }
>>> for k, v in sorted(d.iteritems()):
...     print k, sys.getsizeof(v)
...
decimal 40
dict 140
float 16
int 12
list 36
object 8
set 116
str 25
tuple 28
unicode 28

2012-09-30

python 2.7（linux、32ビット）：

decimal 36
dict 136
float 16
int 12
list 32
object 8
set 112
str 22
tuple 24
unicode 32

python 3.3（linux、32ビット）

decimal 52
dict 144
float 16
int 14
list 32
object 8
set 112
str 26
tuple 24
unicode 26

2016-08-01

OSX、Python 2.7.10（デフォルト、2015年10月23日、19：19：21）[GCC 4.2.1互換Apple LLVM 7.0.0（clang-700.0.59.5）] darwin

decimal 80
dict 280
float 24
int 24
list 72
object 16
set 232
str 38
tuple 56
unicode 52

私はそのようなタスクのためにPymplerを楽しく使っています。Pythonの多くのバージョンと互換性があります- asizeof特にモジュールは2.2に戻ります！

たとえば、hughdbrownの例を使用していますがfrom pympler import asizeof、最初とprint asizeof.asizeof(v)最後に（MacOSX 10.5上のシステムPython 2.5）があります。

$ python pymp.py 
set 120
unicode 32
tuple 32
int 16
decimal 152
float 16
list 40
object 0
dict 144
str 32

ここには明らかにいくつかの近似がありますが、フットプリントの分析と調整に非常に役立つことがわかりました。

これらの答えはすべて浅いサイズ情報を収集します。この質問への訪問者は、「メモリ内のこの複雑なオブジェクトの大きさは？」

ここに素晴らしい答えがあります：https : //goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/

パンチライン：

import sys

def get_size(obj, seen=None):
    """Recursively finds size of objects"""
    size = sys.getsizeof(obj)
    if seen is None:
        seen = set()
    obj_id = id(obj)
    if obj_id in seen:
        return 0
    # Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle
    # self-referential objects
    seen.add(obj_id)
    if isinstance(obj, dict):
        size += sum([get_size(v, seen) for v in obj.values()])
        size += sum([get_size(k, seen) for k in obj.keys()])
    elif hasattr(obj, '__dict__'):
        size += get_size(obj.__dict__, seen)
    elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):
        size += sum([get_size(i, seen) for i in obj])
    return size

そのように使用：

In [1]: get_size(1)
Out[1]: 24

In [2]: get_size([1])
Out[2]: 104

In [3]: get_size([[1]])
Out[3]: 184

Pythonのメモリモデルをより深く知りたい場合は、こちらの優れた記事で、詳細な説明の一部として同様の「合計サイズ」のコードスニペットをご覧ください。https：//code.tutsplus.com/tutorials/understand-how- much-memory-your-python-objects-use--cms-25609

メモリプロファイラーを試してください。 メモリプロファイラー

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

また、guppyモジュールを使用することもできます。

>>> from guppy import hpy; hp=hpy()
>>> hp.heap()
Partition of a set of 25853 objects. Total size = 3320992 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0  11731  45   929072  28    929072  28 str
     1   5832  23   469760  14   1398832  42 tuple
     2    324   1   277728   8   1676560  50 dict (no owner)
     3     70   0   216976   7   1893536  57 dict of module
     4    199   1   210856   6   2104392  63 dict of type
     5   1627   6   208256   6   2312648  70 types.CodeType
     6   1592   6   191040   6   2503688  75 function
     7    199   1   177008   5   2680696  81 type
     8    124   0   135328   4   2816024  85 dict of class
     9   1045   4    83600   3   2899624  87 __builtin__.wrapper_descriptor
<90 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>

そして：

>>> hp.iso(1, [1], "1", (1,), {1:1}, None)
Partition of a set of 6 objects. Total size = 560 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0      1  17      280  50       280  50 dict (no owner)
     1      1  17      136  24       416  74 list
     2      1  17       64  11       480  86 tuple
     3      1  17       40   7       520  93 str
     4      1  17       24   4       544  97 int
     5      1  17       16   3       560 100 types.NoneType

tracemallocPython標準ライブラリのモジュールを利用することもできます。（たとえば、Pymplerとは異なり）クラスがCで実装されているオブジェクトに対してはうまく機能するようです。

dir([object])組み込み関数を使用すると、組み込み関数のを取得でき__sizeof__ます。

>>> a = -1
>>> a.__sizeof__()
24