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来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest）
内存不足是项目开发过程中经常碰到的问题 ， 我和我的团队在之前的一个项目中也遇到了这个问题 ， 我们的项目需要存储和处理一个相当大的动态列表 ， 测试人员经常向我抱怨内存不足 。 但是最终 ， 我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题 。
结果如图所示：
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我将在下面解释它的工作原理 。
举一个简单的“learning”示例 - 创建一个DataItem类 ， 在其中定义一些个人信息属性 ， 例如姓名 ， 年龄和地址 。
class DataItem(object):def __init__(self, name, age, address):self.name = nameself.age = ageself.address = address小测试——这样一个对象会占用多少内存？
首先让我们尝试下面这种测试方案：
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1))答案是56字节 。 看起来比较小 ， 结果令人满意 。
但是 ， 让我们检查另一个数据多一些的对象：
d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")print ("sys.getsizeof(d2):", sys.getsizeof(d2))答案仍然是56 。 这让我们明白这个结果并不完全正确 。
我们的直觉是对的 ， 这个问题不是那么简单 。 Python是一种非常灵活的语言 ， 具有动态类型 ， 它在工作时存储了许多额外的数据 。 这些额外的数据本身就占了很多内存 。
例如 ， sys.getsizeof(“ ”)返回33 ， 没错 ， 每个空行就多达33字节！并且sys.getsizeof（1）将为此数字返回24-24个字节（我建议C程序员们现在点击结束阅读 ， 以免对Python的美丽失去信心） 。
对于更复杂的元素 ， 例如字典 ， sys.getsizeof(dict)返回272个字节 ， 这还只是一个空字典 。 举例到此为止 ， 但事实已经很清楚了 ， 何况RAM的制造商也需要出售他们的芯片 。
现在 ， 让我们回到回到我们的DataItem类和“小测试”问题 。
这个类到底占多少内存？
首先 ， 我们将以较低级别输出该类的全部内容：
def dump(obj):for attr in dir(obj):print(" obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr)))这个函数将显示隐藏在“隐身衣”下的内容 ， 以便所有Python函数（类型 ， 继承和其他包）都可以运行 。
结果令人印象深刻：
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它总共占用多少内存呢？
在GitHub上 ， 有一个函数可以计算实际大小 ， 通过递归调用所有对象的getsizeof实现 。
【Python高级技巧：用一行代码减少一半内存占用】def get_size(obj, seen=None):# From # Recursively finds size of objectssize = sys.getsizeof(obj)if seen is None:seen = setobj_id = id(obj)if obj_id in seen:return 0# Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle# self-referential objectsseen.add(obj_id)if isinstance(obj, dict):size += sum([get_size(v, seen) for v in obj.values()])size += sum([get_size(k, seen) for k in obj.keys()])elif hasattr(obj, '__dict__'):size += get_size(obj.__dict__, seen)elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):size += sum([get_size(i, seen) for i in obj])return size让我们试一下：
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")print ("get_size(d1):", get_size(d1))d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")print ("get_size(d2):", get_size(d2))