python如何查看内存细节

在Python中，查看内存使用情况可以通过以下几种方法：

1. 使用`sys.getsizeof（）`函数：

 import sys my_var = "Hello World" print（sys.getsizeof（my_var）） 输出对象占用的内存大小，单位是字节 

2. 使用第三方库`pympler`中的`asizeof`函数来查看对象及其引用的对象的总内存使用情况：

 from pympler import asizeof my_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]]] print（asizeof.asizeof（my_list）） 输出对象及其引用的对象的总内存使用情况 

3. 使用`tracemalloc`模块跟踪内存分配情况：

 import tracemalloc tracemalloc.start（） 你的代码 snapshot = tracemalloc.take_snapshot（） top_stats = snapshot.statistics（'lineno'） for stat in top_stats[:10]: print（stat） 

4. 使用`psutil`库获取进程的内存使用情况：

 import psutil process = psutil.Process（os.getpid（）） memory_info = process.memory_info（） print（f"Memory used by the process: {memory_info.rss / 1024 / 1024} MB"） 输出进程使用的内存大小，单位是兆字节 

5. 使用`memory_profiler`装饰器分析代码的内存使用情况：

 from memory_profiler import profile @profile def test（）: a = np.full（（600, 700）, fill_value=99.0） return a if __name__ == "__main__": a = test（） print（f"A: {psutil.Process（os.getpid（））.memory_info（）.rss / 1024 / 1024} MB"） del a gc.collect（） print（f"B: {psutil.Process（os.getpid（））.memory_info（）.rss / 1024 / 1024} MB"） 

以上方法可以帮助你了解Python程序中不同对象的内存占用情况。需要注意的是，`sys.getsizeof（）`只返回对象本身占用的内存大小，不包括其引用的其他对象。如果你需要查看包括引用对象在内的总内存使用情况，可以考虑使用`pympler`或`memory_profiler`