我应该使用哪个 Python 内存分析器：PySizer、Heapy 还是 memory_profiler？

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简介

识别和解决 Python 应用程序中的内存消耗问题对于性能优化至关重要。本文回顾了两个开源内存分析器 PySizer 和 Heapy，并介绍了一个名为 memory_profiler 的模块，以帮助根据细节和代码修改要求的标准选择正确的工具。

PySizer 和 Heapy

PySizer 和 Heapy 是开源内存分析器，可以深入了解 Python 对象和代码的内存使用情况块。但是，PySizer 需要修改代码才能运行，而 Heapy 可以分析未修改的代码。

memory_profiler

memory_profiler 模块是另一个开源内存分析器，提供了不同的方法。它用 @profile 装饰函数并打印内存使用情况的逐行报告。虽然不像其他分析器那么详细，但 memory_profiler 提供了内存消耗的概述，无需修改代码。

标准：详细信息和代码修改

就细节而言，PySizer Heapy 比 memory_profiler 提供更深入的内存分配信息。然而，这是以需要代码修改或外部库为代价的，例如内存分析器中的 psutil。

建议

对于那些寻求高度详细的内存分析的人无需修改代码，PySizer 和 Heapy 是合适的选择。但是，如果需要考虑代码修改并且快速概览内存使用情况就足够了，则建议选择 memory_profiler。其基于装饰器的方法提供了一种方便且微创的解决方案，用于深入了解内存消耗。

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