我正在尝试使用Heapy分析扭曲的 python 代码。例如（伪代码）：

我需要做什么才能在配置文件浏览器中查看 Heapy 配置文件结果？

我有兴趣找出加载大对象时python堆的总大小的增加。heapy 似乎是我需要的，但我不明白结果。

我有一个 350 MB 的 pickle 文件，里面有一个 pandas DataFrame，其中包含大约 250 万个条目。当我加载文件并随后使用 heapy 检查堆时，它报告只有大约 8 MB 的对象已添加到堆中。

这给出了以下输出：

让我困惑的是Total sizeof 8694448 bytes。这只是 8 MB。

为什么不能Total size反映整体的大小DataFrame df？

（使用 python 2.7.3、heapy 0.1.10、Linux 3.2.0-48-generic-pae (Ubuntu)、i686）

我记得读到很难确定 Python 中对象的确切内存使用情况。但是，该线程是从 2009 年开始的，从那时起我已经阅读了 Python 中的各种内存分析器（请参阅此线程中的示例）。另外，IPython 近几个月已经成熟了很多（1.0 版本前几天发布）

IPython 已经有一个叫做 的魔法 whos，它打印变量名、它们的类型和一些基本的数据/信息。

以类似的方式，有没有办法获得每个返回的对象的内存大小who ？IPython 中是否有任何可用于此目的的实用程序？

使用孔雀鱼

Guppy （在此线程中建议）有一个命令，允许获取每个对象类型的累积内存使用量，但不幸的是：

1. 它不显示每个对象的内存使用情况
2. 它以字节为单位打印大小（不是人类可读的格式）

对于第二个，可能可以bytes2human从此答案申请，但我需要首先以h.heap()我可以解析的格式收集输出。

但是对于第一个（最重要的），有没有办法让 Guppy 显示每个对象的内存使用情况？

我正在尝试调试内存泄漏。它是一个作为守护进程运行的脚本，并且依赖于 30 个不同文件中的大约 10K 行代码。一段时间后，您会看到内存使用量开始攀升。

我用 heapy 来确定它是一个正在增长的字典，但是我怎样才能找出该字典所在的文件呢？

我刚刚安装了 guppy 0.1.10。然后输入 Ipython 2.1.0

使控制台崩溃，即 Windows 告诉我，python.exe 刚刚崩溃。有什么解决方法吗？还是有很多替代品？

我的 django 应用程序中存在内存泄漏，并使用 heapy 来调试内存堆栈。我相信我终于找到了问题的原因。现在我需要一种方法来扩展字符串的截断表示，以便识别源。有没有办法在孔雀鱼中做到这一点？

一组 1 个对象。总大小 = 4831096 字节。索引大小 % 累积 % 表示（有限） 0 4831096 100.0
4831096 100.0 u'< {"to...]}}}]}}}'

这就是我目前正在做的

我正在运行一个 tensorflow 模型，该模型在处理大图像时会在大约 10 分钟内耗尽 60G 的 RAM。

我已经运行 Heapy 试图确定泄漏，但 heapy 仅显示 90M 的内存使用量并且保持不变。

我注意到这篇文章：Python 进程消耗越来越多的系统内存，但 heapy 显示大致恒定的使用情况

这表明问题可能出在带有内存碎片的python（此处为2.7）中。但这听起来不像是对本案的合理解释。

• 我有 2 个 python 队列。在一个中，我从磁盘读取图像并raw使用线程将其加载到队列中。
• 在另一个线程中，我读取raw队列、预处理并将其加载到ready队列中。
• 在我的主线程中，我从队列中批量绘制 8 张图像，ready并通过 tensorflow 训练运行它们。
• 对于 8 个图像批次（每个 ~25MB numpy 矩阵），我应该在任何给定时间在当前处理和两个队列之间至少保留 24 * 25MB 的内存。但是heapy只显示了90M的消耗。

所以 heapy 没有看到至少 600M 的内存，我知道在任何给定的时刻都必须持有。

因此，如果 heapy 看不到我知道的内存，我就不能相信它会看到泄漏的位置。以它泄漏的速度，几乎可以肯定是成批的图像导致了它。

我正在使用threadingpython 中的模块来启动加载器和预处理器线程。我试过print h.heap()从线程代码和主代码中调用，结果都一样。