问是什么占据了这个循环中的记忆？
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Stack Overflow用户

提问于 2013-09-02 00:20:33

回答 1查看 4.4K关注 0票数 2

我在玩memory_profiler包(从pip下载)，更具体地说，我看通过先创建一个临时列表来循环列表的内存效率，而不是通过“迭代器列表”循环。

这是我不久前遇到的一个问题，我想对我的解决方案进行基准测试。问题是，我需要将列表中的每个元素与同一列表中的下一个元素进行比较，直到所有元素都被“处理”为止。因此，我猜这将是一个O(n^2)解决方案(如果选择了最天真的解决方案，对于list中的每个元素，通过list循环)。

无论如何，下面的三个函数都在做相同的事情(或多或少)；在一个列表上循环，这个列表被自己抵消了。

import cProfile

@profile
def zips():
    li = range(1,20000000)
    for tup in zip(li,li[1:]):
        pass
    del li

@profile
def izips():
    from itertools import izip
    li = range(1,20000000)
    for tup in izip(li,li[1:]):
        pass
    del li

@profile
def izips2():
    from itertools import izip
    li = range(1,20000000)
    for tup in izip(li,li[1:]):
        del tup
    del li



if __name__ == '__main__':
    zips()
    # izips()
    # izips2()

令人惊讶的部分(对我来说)是内存的使用，首先我运行zip()函数，虽然我认为我确实清理了，但最终我仍然在内存中获得了~1.5GB的内存：

ipython -m memory_profiler python_profiling.py 
Filename: python_profiling.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    10                             @profile
    11    27.730 MB     0.000 MB   def zips():
    12   649.301 MB   621.570 MB    li = range(1,20000000)
    13  3257.605 MB  2608.305 MB    for tup in zip(li,li[1:]):
    14  1702.504 MB -1555.102 MB        pass
    15  1549.914 MB  -152.590 MB    del li

然后关闭解释器实例并重新打开它以运行下一个测试，即izips()函数：

ipython -m memory_profiler python_profiling.py 
Filename: python_profiling.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    17                             @profile
    18    27.449 MB     0.000 MB   def izips():
    19    27.449 MB     0.000 MB    from itertools import izip
    20   649.051 MB   621.602 MB    li = range(1,20000000)
    21  1899.512 MB  1250.461 MB    for tup in izip(li,li[1:]):
    22  1746.922 MB  -152.590 MB        pass
    23  1594.332 MB  -152.590 MB    del li

最后，我运行了一个测试(在中间重新启动解释器之后)，我试图显式删除for-循环中的元组，以确保它的内存被释放(也许我没有正确地考虑)。事实证明，这并没有什么不同，所以我猜测，要么我没有提示GC，要么这不是我内存开销的来源。

ipython -m memory_profiler python_profiling.py 
Filename: python_profiling.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    25                             @profile
    26    20.109 MB     0.000 MB   def izips2():
    27    20.109 MB     0.000 MB    from itertools import izip
    28   641.676 MB   621.566 MB    li = range(1,20000000)
    29  1816.953 MB  1175.277 MB    for tup in izip(li,li[1:]):
    30  1664.387 MB  -152.566 MB        del tup
    31  1511.797 MB  -152.590 MB    del li

底线:我认为for循环本身的开销是最小的，因此，我期望的是略多于620.000 MB (存储列表所需的内存)，但是看起来我的内存中有两个大小为20.000.000的列表+更多的开销。有人能帮我解释一下这些内存是用来做什么的吗？(在每次运行结束时，这个~1.5GB的容量是多少？)

python

memory

memory-management

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回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2013-09-02 00:39:53

请注意，操作系统以块的形式分配内存，而不一定一次收回所有内存。我发现内存分析包非常不准确，因为它似乎没有考虑到这一点。

您的li[1:]片创建了一个包含(2*10**7) -1元素的新列表，几乎是一个全新的副本，可以轻松地加倍列表所需的内存空间。zip()调用还返回一个完整的新list对象，即压缩操作的输出，再次需要中间结果的内存，加上2000万个元素元组。

您可以使用一个新的迭代器而不是切片：

def zips():
    from itertools import izip
    li = range(1,20000000)
    next_li = iter(li)
    next(next_li)  # advance one step
    for tup in izip(li, next_li):
        pass
    del li