現(xiàn)在，100X的內(nèi)存有可能被毫無(wú)用處地困在你的程序里，永遠(yuǎn)不會(huì)被再次利用，而且也拒絕被系統(tǒng)分配給其他程序。更具諷刺意味的是，如果你使用處理模塊來(lái)運(yùn)行程序的多個(gè)實(shí)例，那么就會(huì)嚴(yán)重限制你在給定計(jì)算機(jī)上可以運(yùn)行的實(shí)例數(shù)。

內(nèi)存剖析

想要衡量和測(cè)量程序的實(shí)際內(nèi)存使用情況，可以使用memory_profiler模塊。我嘗試了一下，不確定所得出的結(jié)果是否可信。它使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單。你裝飾一個(gè)函數(shù)（可能是@profiler裝飾器的主函數(shù)0函數(shù)），當(dāng)程序退出時(shí)，內(nèi)存分析器會(huì)打印出一份標(biāo)準(zhǔn)輸出的簡(jiǎn)潔報(bào)告，顯示每行的總內(nèi)存和內(nèi)存變化。

memory_profiler

https：//pypi.python.org/pypi/memory_profiler

```python from memory_profiler import profile

@profile def main（）： a = [] b = [] c = [] for i in range（100000）： a.append（5） for i in range（100000）： b.append（300） for i in range（100000）： c.append（'1234567890123

45678901234567890'） del a del b del c

print ‘Done！’ if __name__ == '__main__'：

main（） ```

Here is the output：

Line # Mem usage Increment Line Contents

================================================

3 22.9 MiB 0.0 MiB @profile

4 def main（）：

如你所見，這里的內(nèi)存開銷是22.9MB。在【-5，256】范圍內(nèi)外添加整數(shù)和添加字符串時(shí)內(nèi)存不增加的原因是在所有情況下都使用單個(gè)對(duì)象。目前尚不清楚為什么第8行的第一個(gè)range（1000）循環(huán)增加了4.2MB，而第10行的第二個(gè)循環(huán)只增加了0.4MB，第12行的第三個(gè)循環(huán)增加了0.8MB。最后，當(dāng)刪除a、b和c列表時(shí)，為a和c釋放了0.6MB，但是為b添加了0.2MB。對(duì)于這些結(jié)果我并不是特別理解。

總結(jié)

Python為它的對(duì)象使用了大量?jī)?nèi)存，也使用了各種技巧和優(yōu)化方式來(lái)進(jìn)行內(nèi)存管理。通過(guò)跟蹤對(duì)象的內(nèi)存使用情況并了解內(nèi)存管理模型，可以顯著減少程序的內(nèi)存占用。

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