Tamanho na memória de uma estrutura Python

Existe uma referência para o tamanho da memória da estrutura de dados Python em plataformas de 32 e 64 bits?

Se não, seria bom tê-lo no SO. Quanto mais exaustivo, melhor! Então, quantos bytes são usados ​​pelas seguintes estruturas Python (dependendo do lene do tipo de conteúdo quando relevante)?

• int
• float
• referência
• str
• string unicode
• tuple
• list
• dict
• set
• array.array
• numpy.array
• deque
• objeto de classes de novo estilo
• objeto de classes de estilo antigo
• ... e tudo que estou esquecendo!

(Para contêineres que mantêm apenas referências a outros objetos, obviamente não queremos contar o tamanho do item em si, uma vez que ele pode ser compartilhado.)

Além disso, existe uma maneira de obter a memória usada por um objeto em tempo de execução (recursivamente ou não)?

A recomendação de uma pergunta anterior sobre isso era usar sys.getsizeof () , citando:

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

Você pode adotar esta abordagem:

>>> 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

30/09/2012

python 2.7 (linux, 32 bits):

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 bits)

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

01/08/2016

OSX, Python 2.7.10 (padrão, 23 de outubro de 2015, 19:19:21) [GCC 4.2.1 compatível com Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] em darwin

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

Estou feliz usando pympler para essas tarefas. É compatível com muitas versões do Python - oasizeof módulo em particular remonta ao 2.2!

Por exemplo, usando o exemplo de hughdbrown, mas com from pympler import asizeofno início e print asizeof.asizeof(v)no final, vejo (sistema Python 2.5 no MacOSX 10.5):

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

É claro que há alguma aproximação aqui, mas eu achei muito útil para análise e ajuste de footprint.

Todas essas respostas coletam informações de tamanho superficial. Suspeito que os visitantes desta pergunta acabarão aqui procurando responder à pergunta: "Qual o tamanho deste objeto complexo na memória?"

Há uma ótima resposta aqui: https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/

A piada:

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

Usado assim:

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

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

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

Se você quiser conhecer o modelo de memória do Python mais profundamente, há um ótimo artigo aqui que tem um trecho de código de "tamanho total" semelhante como parte de uma explicação mais longa: https://code.tutsplus.com/tutorials/understand-how- much-memory-your-python-objects-use - cms-25609

Experimente o criador de perfil de memória. perfilador de memória

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

Você também pode usar o módulo guppy .

>>> 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.>

E:

>>> 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

Também é possível usar o tracemallocmódulo da biblioteca padrão Python. Parece funcionar bem para objetos cuja classe é implementada em C (ao contrário de Pympler, por exemplo).

Ao usar a dir([object])função integrada, você pode obter o __sizeof__da função integrada.

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