Python 对象内存占用

(github地址)

之前写的脚本中,需要估计程序的内存占用,所以简单研究下Python各种对象在内存中占用大小。

本人对 Python 一直处在使用的阶段,没有进行深入研究。所以有什么错误还请指出,欢迎交流。

一切皆是对象

在 Python 一切皆是对象,包括所有类型的常量与变量,整型,布尔型,甚至函数。 参见stackoverflow上的一个问题 Is everything an object in python like ruby

代码中即可以验证:

# everythin in python is object def fuction(): return print isinstance(True, object) print isinstance(0, object) print isinstance('a', object) print isinstance(fuction, object)

如何计算

比较明了的说明

sys.getsizeof(obj)
但他不计算object instance的attribute value的大学,因为都是reference
它调用的实际是magic function: __sizeof__(self)

写个程序,计算一下各种对象的大小:
class A(object): pass
class B: pass

for x in (None, 1, 1L, 1.2, 'c', [], (), {}, set(), B, B(), A, A()):
  print "{0:20s}\t{1:d}".format(type(x).__name__, sys.getsizeof(x))


输出:
NoneType 16
int       24
long       32
float     24
str       41
list       72
tuple     56
dict       280
set       232
classobj   96
instance   72
type       904
A         64

注意到:tuple=56,而dict=280,是tuple的5倍
所以new style class的__slots__就能看出节省多少空间
但使用__slots__后,只是空间的节省,性能会有损失,因为在lookup attribute时,如果有__dict__,那就是O(1),而使用__slots__后,变成了O(n)。因此,__slots__只能用在属性非常少的环境

 

Python 在 sys 模块中提供函数 getsizeof 来计算 Python 对象的大小。

sys.getsizeof(object[, default])

以字节(byte)为单位返回对象大小。 这个对象可以是任何类型的对象。 所以内置对象都能返回正确的结果 但不保证对第三方扩展有效,因为和具体实现相关。

......

getsizeof() 调用对象的 __sizeof__ 方法, 如果对象由垃圾收集器管理, 则会加上额外的垃圾收集器开销。

当然,对象内存占用与 Python 版本以及操作系统版本关系密切, 本文的代码和测试结果都是基于 windows7 32位操作系统。

import sys print sys.version

2.7.2 (default, Jun 24 2011, 12:21:10) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]

基本类型

  • 布尔型
print 'size of True: %d' % (sys.getsizeof(True)) print 'size of False: %d' % (sys.getsizeof(False))

输出:

size of True: 12 size of False: 12
  • 整型
# normal integer print 'size of integer: %d' % (sys.getsizeof(1)) # long print 'size of long integer: %d' % (sys.getsizeof(1L)) print 'size of big long integer: %d' % (sys.getsizeof(100000L))

输出:

size of integer: 12x size of long integer 1L: 14 size of long integer 100000L: 16

可以看出整型占用12字节,长整型最少占用14字节,且占用空间会随着位数的增多而变大。 在2.x版本,如果整型类型的值超出sys.maxint,则自动会扩展为长整型。而 Python 3.0 之后,整型和长整型统一为一种类型。

  • 浮点型
print 'size of float: %d' % (sys.getsizeof(1.0))

输出:

size of float: 16

浮点型占用16个字节。超过一定精度后会四舍五入。参考如下代码:

print 1.00000000003 print 1.000000000005

输出:

1.00000000003 1.00000000001
  • 字符串
# size of string type print '\r\n'.join(["size of string with %d chars: %d" % (len(elem), sys.getsizeof(elem)) for elem in ["", "a", "ab"]]) # size of unicode string print '\r\n'.join(["size of unicode string with %d chars: %d" % (len(elem), sys.getsizeof(elem)) for elem in [u"", u"a", u"ab"]])

输出:

size of string with 0 chars: 21 size of string with 1 chars: 22 size of string with 2 chars: 23 size of unicode string with 0 chars: 26 size of unicode string with 1 chars: 28 size of unicode string with 2 chars: 30

普通空字符串占21个字节,每增加一个字符,多占用1个字节。Unicode字符串最少占用26个字节,每增加一个字符,多占用2个字节。

集合类型

  • 列表
# size of list type print '\r\n'.join(["size of list with %d elements: %d" % (len(elem), sys.getsizeof(elem)) for elem in [[], [0], [0,2], [0,1,2]]])

输出:

size of list with 0 elements: 36 size of list with 1 elements: 40 size of list with 2 elements: 44 size of list with 3 elements: 48

可见列表最少占用36个字节,每增加一个元素,增加4个字节。但要注意,sys.getsizeof 函数并不计算容器类型的元素大小。比如:

print 'size of list with 3 integers %d' % (sys.getsizeof([0,1,2])) print 'size of list with 3 strings %d' % (sys.getsizeof(['0','1','2']))

输出:

size of list with 3 integers 48 size of list with 3 strings 48

容器中保存的应该是对元素的引用。如果要准确计算容器,可以参考recursive sizeof recipe 。使用其给出的 total_size 函数:

print 'total size of list with 3 integers %d' % (total_size([0,1,2])) print 'total size of list with 3 strings %d' % (total_size(['0','1','2']))

输出为:

total size of list with 3 integers 84 total size of list with 3 strings 114

可以看出列表的空间占用为 基本空间 36 + (对象引用 4 + 对象大小) * 元素个数。

另外还需注意如果声明一个列表变量,则其会预先分配一些空间,以便添加元素时增加效率:

li = [] for i in range(0, 101): print 'list with %d integers size: %d, total_size: %d' % (i, getsizeof(li), total_size(li)) li.append(i)
  • 元组
    基本与列表类似,但其最少占用为28个字节。
  • 字典字典的情况相对复杂很多,具体当然要参考代码 dictobject.c, 另外 NOTES ON OPTIMIZING DICTIONARIES 非常值得仔细阅读。基本情况可以参考[stackoverflow] 的问题 Python's underlying hash data structure for dictionaries 中的一些回答:
  1. 字典最小拥有8个条目的空间(PyDict_MINSIZE);
  2. 条目数小于50,000时,每次增长4倍;
  3. 条目数大于50,000时,每次增长2倍;
  4. 键的hash值缓存在字典中,字典调整大小后不会重新计算;

每接近2/3时,字典会调整大小。

  • 其中一个回答的留言也很有意思: Python如此依赖字典且字典广泛地影响这门语言的性能, 我敢打赌他们的实现很难超越。
    暂时写这些,今后有时间会进一步研究字典的实现。