Javen、胡笳、云舟编译

没有什么内存问题,是一行Python代码解决不了的

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:

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 = name        self.age = age        self.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:

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。

def get_size(obj, seen=None):    # From https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/    # Recursively finds size of objects    size = sys.getsizeof(obj)    if seen is None:        seen = set()    obj_id = id(obj)    if obj_id in seen:        return 0 # Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle    # self-referential objects    seen.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))

我们分别得到460和484字节,这似乎更接近事实。

使用这个函数,我们可以进行一系列实验。例如,我想知道如果DataItem放在列表中,数据将占用多少空间。

get_size([d1])函数返回532个字节,显然,这些是“原本的”460+一些额外开销。但是get_size([d1,d2])返回863个字节—小于460+484。get_size([d1,d2,d1])的结果更加有趣,它产生了871个字节,只是稍微多了一点,这说明Python很聪明,不会再为同一个对象分配内存。

现在我们来看问题的第二部分。

是否有可能减少内存消耗?

答案是肯定的。Python是一个解释器,我们可以随时扩展我们的类,例如,添加一个新字段:

d1 = DataItem("Alex", 42, "-") print ("get_size(d1):", get_size(d1)) d1.weight = 66 print ("get_size(d1):", get_size(d1))

这是一个很棒的特点,但是如果我们不需要这个功能,我们可以强制解释器使用__slots__指令来指定类属性列表:

class DataItem(object):    __slots__ = ['name', 'age', 'address']    def __init__(self, name, age, address):        self.name = name        self.age = age        self.address = address

更多信息可以参考文档中的“__dict__和__weakref__的部分。使用__dict__所节省的空间可能会很大”。

我们尝试后发现:get_size(d1)返回的是64字节,对比460直接,减少约7倍。作为奖励,对象的创建速度提高了约20%(请参阅文章的第一个屏幕截图)。

真正使用如此大的内存增益不会导致其他开销成本。只需添加元素即可创建100,000个数组,并查看内存消耗:

data = [] for p in range(100000):    data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere")) snapshot = tracemalloc.take_snapshot() top_stats = snapshot.statistics('lineno') total = sum(stat.size for stat in top_stats) print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024)))

在没有__slots__的情况结果为16.8MB,而使用__slots__时为6.9MB。当然不是7倍,但考虑到代码变化很小,它的表现依然出色。

现在讨论一下这种方式的缺点。激活__slots__会禁止创建其他所有元素,包括__dict__,这意味着,例如,下面这种将结构转换为json的代码将不起作用:

def toJSON(self):        return json.dumps(self.__dict__)

但这也很容易搞定,可以通过编程方式生成你的dict,遍历循环中的所有元素:

def toJSON(self):        data = dict()        for var in self.__slots__:            data[var] = getattr(self, var)        return json.dumps(data)

向类中动态添加新变量也是不可能的,但在我们的项目里,这不是必需的。

下面是最后一个小测试。来看看整个程序需要多少内存。在程序末尾添加一个无限循环,使其持续运行,并查看Windows任务管理器中的内存消耗。

没有__slots__时

69Mb变成27Mb......好吧,毕竟我们节省了内存。对于只添加一行代码的结果来说已经很好了。

注意:tracemalloc调试库使用了大量额外的内存。显然,它为每个创建的对象添加了额外的元素。如果你将其关闭,总内存消耗将会少得多,截图显示了2个选项:

如何节省更多的内存?

可以使用numpy库,它允许你以C风格创建结构,但在这个的项目中,它需要更深入地改进代码,所以对我来说第一种方法就足够了。

奇怪的是,__slots__的使用从未在Habré上详细分析过,我希望这篇文章能够填补这一空白。

结论

这篇文章看起来似乎是反Python的广告,但它根本不是。Python是非常可靠的(为了“删除”Python中的程序,你必须非常努力),这是一种易于阅读和方便编写的语言。在许多情况下,这些优点远胜过缺点,但如果你需要性能和效率的最大化,你可以使用numpy库像C++一样编写代码,它可以非常快速有效地处理数据。

最后,祝你编程愉快!

相关报道:https://medium.com/@alexmaisiura/python-how-to-reduce-memory-consumption-by-half-by-adding-just-one-line-of-code-56be6443d524

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