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：
```python
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：```pythonfrom 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：
```python
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：```pythonimport 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：
```python
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`