首先，通过objgraph工具，对新旧服务中的TOP50变量类型进行了观察统计 objraph常用命令如下： \# 全局类型数量 objgraph.show\_most\_common\_types...带着这样的问题我继续研究了下objgraph、pympler 工具。...使用objgraph工具objgraph.show_growth(limit=20) [eqg5xkojxs.png?.../dots/%s\_backrefs.dot" % gt\[0\]) objgraph.show\_refs(objgraph.by\_type(gt\[0\])\[0\], max\_depth.../dots/%s\_refs.dot" % gt\[0\]) objgraph.show\_chain( objgraph.find\_backref\_chain(objgraph.by
gc.collect()手动回收 objgraph模块中的count()记录当前类产生的实例对象的个数 import gc result = gc.collect() print(result) import...objgraph class Person(Object): pass class Cat(object): pass p = Person() c = Cat() p.name ='yuzhou1su...c.master = p print(sys.getrefcount(p)) print(sys.getfefcount(c)) del p del c gc.collect() print(objgraph.count...('Person')) print(objgraph.count('Cat')) 当定位到哪个对象存在内存泄漏，就可以用show_backrefs查看这个对象的引用链。
查找这种“内存泄漏”最快的方式是使用Marius Gedminas编写的objgraph，这是一个极好的工具。该工具允许你查看内存中对象的数量，定位含有该对象的引用的所有代码的位置。...一开始，首先安装objgraph： ? 一旦你已经安装了这个工具，在你的代码中插入一行声明调用调试器： ? 最普遍的对象是哪些？...想要看看哪里包含变量x的引用，执行objgraph.show_backref()函数： ? 该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/backrefs.png，它看起来是像这样： ?...回顾一下，objgraph 使我们可以： 显示占据python程序内存的头N个对象 显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了 在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用 努力与精度 在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析...参考 stack overflow – time explained（堆栈溢出 – 时间解释） line_profiler（线性分析器） memory_profiler（内存分析器） objgraph（
事实上，真有，它叫 objgraph，一个非常好用的可视化引用关系的包。在这个包中，我主要推荐两个函数，第一个是 show_refs()，它可以生成清晰的引用关系图。...import objgraph a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] a.append(b) b.append(a) objgraph.show_refs([a]) objgraph.show_backrefs...官方文档 https://mg.pov.lt/objgraph/ 。 5、总结 1、Python 会自动进行垃圾回收。2、引用计数为 0 时回收是最简单的一种情况，还会有循环引用。...4、调试内存泄漏方面， objgraph 是很好的可视化分析工具。 （完）
我们可以用objgraph包来绘制其引用关系，比如 x = [1, 2, 3] y = [x, dict(key1=x)] z = [y, (x, y)] import objgraph objgraph.show_refs...objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。...sudo apt-get install xdot sudo pip install objgraph objgraph官网 两个对象可能相互引用，从而构成所谓的引用环(reference cycle)
sys.getrefcount(test)) # 2 print(test, quo) # [] {} pass 应用数量随着引用情况的变化而变化，可以查看变量的引用数是否清空来调试内存泄漏的情况 objgraph...objgraph 是一个用于诊断内存问题的工具，可以通过该工具打印对象数量，以此观察内存变化与对象数量的关系。...安装工具 pip install objgraph 调试示例 import objgraph if __name__ == '__main__': test_list = [] for..._ in range(10): test_list.append([]) objgraph.show_most_common_types(limit=7)
data = data1)]data3 = [data1,data2,MyClass2(data1,data2),MyClass1(MyClass2(data1,data2))] 看不出来也不要紧，可以使用objgraph...模块绘制出某个变量与其他变量的拓扑关系，objgraph是第三方模块，需要使用pip install objgraph命令安装，如果机器上安装了多个Python环境，要注意看看pip命令是否属于当前正在使用的...Python环境，不要将objgraph安装在其他的Python环境中。...安装完objgraph后，可以使用下面命令看看data3与其他对象的引用关系。...不光是多个对象之间的引用可以产生循环引用，只有一个对象也可以产生循环引用，代码如下： a = {}a['value'] = aa = []a.append(a)print(getrefcount(a))objgraph.show_refs
可以使用sys.getsizeof()来获取对象的确切大小，使用objgraph.show_refs()来可视化对象的结构，或者使用psutil.Process().memory_info()。...>>> import numpy as np >>> import sys >>> import objgraph >>> import psutil >>> import pandas as...().rss / (1024 * 1024) 3234.19140625 ### Check structure of 'ob' (Useful for class object) >>> objgraph.show_refs
另外之前也出现过python内存泄漏的定位，可惜没有写下来文档，只记得是用 objgraph，不过用起来也比较简单，等下次遇到再说吧。 原文链接：http://www.vimer.cn?p=3038
您可以通过使用内置的模块（如 resource 和 objgraph）来跟踪对象级别的内存使用情况。...Heapy 可以与 objgraph 一起使用来观察 diff 对象的分配随时间而增长。Heapy 可以显示哪些对象占用最多的内存。...Objgraph 可以帮助您找到反向引用，以明白为什么它们不能被释放。您可以在 这里[4] 阅读更多关于在Python中诊断内存泄漏的信息。...objgraph 能显示前N个占用 Python 程序内存的对象、在一段时间内删除或添加的对象以及脚本中给定对象的所有引用。 resource 为程序测量和控制系统资源使用提供了基本机制。
#error，因为上一行代码执行类p1对象已经销毁 >>>> 打印结果 2 3 2 关于对象间互相引用，导致对象不能通过引用计数器进行销毁手动触发垃圾回收，挥手循环引用问题 import objgraph...: pass p = Person() d = Dog() p.pet = d d.master = p del p del d gc.collect() #手动触发垃圾回收 print(objgraph.count...("Person")) print(objgraph.count("Dog")) >>>> 打印结果 0 0 5.请谈谈web框架Django和Flask的区别 类似这种开放性问题，可以根据自己的认知简要回答
objgraph: objgraph对于查找内存泄露非常有用。 ? End. 作者：地球的外星人君 来源：知乎
objgraph: objgraph对于查找内存泄露非常有用。 ?
二、避免常见的内存泄漏问题 1、定位泄漏点: 使用工具如 objgraph 或者 pympler 来检测潜藏或显式存在 的泄露点。
调试 可以使用 objgraph来调试程序，因为目前它的官方文档，还没有细读，只能把文档放在这供大家参阅啦~ 其中两个函数非常有用 1. show_refs() 2. show_backrefs() 总结...引用计数是其中最简单的实现，不过切记，这只是充分非必要条件，因为循环引用需要通过不可达判定，来确定是否可以回收； Python 的自动回收算法包括标记清除和分代回收，主要针对的是循环引用的垃圾收集； 调试内存泄漏方面， objgraph
调试 可以使用 objgraph来调试程序，因为目前它的官方文档，还没有细读，只能把文档放在这供大家参阅啦~其中两个函数非常有用 1. show_refs() 2. show_backrefs() 总结...引用计数是其中最简单的实现，不过切记，这只是充分非必要条件，因为循环引用需要通过不可达判定，来确定是否可以回收； Python 的自动回收算法包括标记清除和分代回收，主要针对的是循环引用的垃圾收集； 调试内存泄漏方面， objgraph
返回对象的内存地址，hex()——16进制转换，is关键字，引用计数（reference count），getrefcount()——查看某个对象的引用计数（会比期望多1），内置函数globals()——未详述，objgraph
.客官请您继续往下看 说到查看python内存泄露的工具, 其实有挺多, 现在简短介绍一下 gc: python 内置模块, 函数少功能基本, 使用简单, 作为python开发者里边的内容必须过一遍 objgraph
那到时候我们又如何找到是哪里导致的内存问题，当我碰到这个问题的时候，其实我和很多接触python不久的人差不多，也是不知道怎么查这种问题，各种百度各种查，也找到了好多推荐的工具，memory_profiler库，objgraph
建议78：将包发布到PyPI 8：性能剖析与优化 建议79：了解代码优化的基本原则 建议80：借助性能优化工具 建议81：利用cProfile定位性能瓶颈 建议82：使用memory_profiler和objgraph
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
