Python Class 内存使用

Question

我想了解 python 的 classes 是如何实现的，以及分配给它们会消耗多少内存。所以我创建了一个大的 numpy 数组，然后将其分配给一个 class，然后将那个 class 分配给另一个 class（如下）。

import numpy as np

class Foo(object):
    def __init__(self, x=0):
        self.x = x

class Bar(object):
    def __init__(self, x=None):
        self.x = x

x = np.random.normal(0, 1, (50000, 10))
a = Foo(x)
b = Bar(a)

使用 sys.getsizeof 似乎无助于获取 numpy 数组的内存大小。 Numpy 数组使用 nbytes，但引用 numpy 数组的 class 没有 nbytes 作为方法。

如果我对 x 进行更改，则 a.x 和 b.x.x 会自动更新以反映它。 Python documentation 注意对象别名就像指针。 a.x 和 b.x.x 更像是指向原始 x 的指针，我说得对吗？作为指针，a 和 b 的内存占用因此不应与 x 的基础大小相关。这是正确的吗？

Answer 1

将这些对象分配给 numpy 将为您提供仅代表指针大小的对象引用，因此它们与对象的实际大小无关。

至于 sys.getsizeof()，它会为您提供 numpy 对象描述的大小，但不是所有子对象的大小，因此在这种情况下肯定是不准确的。我的猜测是这种情况下的实际大小为 sys.getsizeof(x) + x.nbytes.

至于a存储x，是的，默认情况下Python只复制引用，而不是实际值。

为了说明这种行为：

x = []
y = x
x.append('SPAM')
print y
# Returns: ['SPAM']

一个很好的分析内存使用的模块是pympler

Python Class 内存使用

Python Class Memory Usage

python

memory-management

numpy