python sys.getsizeof 详解

2024-06-22 06:12
文章标签 python 详解 sys getsizeof

本文主要是介绍python sys.getsizeof 详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

sys.getsizeof 是 Python 标准库中的一个函数,用于获取一个对象在内存中占用的字节数。这个函数直接返回对象的大小,而不考虑对象引用的其他对象的大小。

使用 sys.getsizeof 的基本示例

import sys# 基本类型的内存占用
x = 12345
print(f"Size of integer: {sys.getsizeof(x)} bytes")y = "Hello, world!"
print(f"Size of string: {sys.getsizeof(y)} bytes")z = [1, 2, 3, 4, 5]
print(f"Size of list: {sys.getsizeof(z)} bytes")

输出示例

Size of integer: 28 bytes
Size of string: 62 bytes
Size of list: 96 bytes

对类实例的使用
当使用 sys.getsizeof 获取类实例的内存占用时,只能得到实例本身的大小,不包括其引用的其他对象的大小:

import sysclass MyClass:def __init__(self, name, data):self.name = nameself.data = dataobj = MyClass("example", [1, 2, 3, 4, 5])
print(f"Size of object: {sys.getsizeof(obj)} bytes")# 查看嵌套对象的大小
name_size = sys.getsizeof(obj.name)
data_size = sys.getsizeof(obj.data)
print(f"Size of name: {name_size} bytes")
print(f"Size of data: {data_size} bytes")

输出示例

Size of object: 48 bytes
Size of name: 55 bytes
Size of data: 96 bytes

在这个示例中,sys.getsizeof 仅返回对象 obj 本身的大小,不包括其属性 name 和 data 所引用对象的大小。因此,我们还需要分别计算 name 和 data 的大小。

递归计算对象的总大小
为了准确计算一个对象及其引用对象的总内存占用,可以使用递归方法。下面是一个示例,使用递归函数计算对象及其引用对象的总内存占用:

import sys
from collections.abc import Iterabledef get_total_size(obj, seen=None):"""计算对象及其引用对象的总内存占用"""size = sys.getsizeof(obj)if seen is None:seen = set()obj_id = id(obj)if obj_id in seen:return 0seen.add(obj_id)if isinstance(obj, dict):size += sum([get_total_size(v, seen) for v in obj.values()])size += sum([get_total_size(k, seen) for k in obj.keys()])elif hasattr(obj, '__dict__'):size += get_total_size(obj.__dict__, seen)elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):size += sum([get_total_size(i, seen) for i in obj])return sizeclass MyClass:def __init__(self, name, data):self.name = nameself.data = dataobj = MyClass("example", [1, 2, 3, 4, 5])# 计算对象及其引用对象的总内存占用
total_size = get_total_size(obj)
print(f"Total memory size of object: {total_size} bytes")

总结

  • sys.getsizeof:计算单个对象的内存占用,但不包括引用对象。适用于简单情况。
  • 递归计算总大小:使用递归函数计算对象及其引用对象的总内存占用,适用于需要精确测量复杂对象的内存占用情况。

对于准确计算对象的总内存占用,推荐使用递归方法,或使用第三方库如 pympler 进行更复杂的内存分析。

这篇关于python sys.getsizeof 详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1083512

相关文章

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

6.1.数据结构-c/c++堆详解下篇(堆排序,TopK问题)

上篇:6.1.数据结构-c/c++模拟实现堆上篇(向下,上调整算法,建堆,增删数据)-CSDN博客 本章重点 1.使用堆来完成堆排序 2.使用堆解决TopK问题 目录 一.堆排序 1.1 思路 1.2 代码 1.3 简单测试 二.TopK问题 2.1 思路(求最小): 2.2 C语言代码(手写堆) 2.3 C++代码(使用优先级队列 priority_queue)

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

K8S(Kubernetes)开源的容器编排平台安装步骤详解

K8S(Kubernetes)是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。以下是K8S容器编排平台的安装步骤、使用方式及特点的概述: 安装步骤: 安装Docker:K8S需要基于Docker来运行容器化应用程序。首先要在所有节点上安装Docker引擎。 安装Kubernetes Master:在集群中选择一台主机作为Master节点,安装K8S的控制平面组件,如AP

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip