092. 编写一个函数，实现简单的内存分析工具

在 Python 中，可以使用内置的 sys 和 gc 模块，以及第三方库 psutil 来实现一个简单的内存分析工具。以下是一个示例代码，该工具可以实现以下功能：

显示当前进程的内存使用情况（包括总内存、已用内存、空闲内存等）。
显示当前 Python 对象的内存占用情况（包括特定对象的内存大小）。
统计当前 Python 进程中所有对象的内存占用情况。

示例代码

import sys
import gc
import psutil
import os

def analyze_memory():
    """
    简单的内存分析工具
    功能：
    1. 显示当前进程的内存使用情况
    2. 显示特定对象的内存占用
    3. 统计当前 Python 进程中所有对象的内存占用情况
    """
    # 获取当前进程的内存使用情况
    process = psutil.Process(os.getpid())
    mem_info = process.memory_info()
    print("当前进程的内存使用情况：")
    print(f"  RSS（常驻内存）: {mem_info.rss / (1024 ** 2):.2f} MB")
    print(f"  VMS（虚拟内存）: {mem_info.vms / (1024 ** 2):.2f} MB")
    print(f"  内存占用百分比: {process.memory_percent():.2f}%")

    # 显示特定对象的内存占用
    print("\n特定对象的内存占用：")
    obj1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    obj2 = "Hello, world!"
    print(f"  列表对象 {obj1}: {sys.getsizeof(obj1)} bytes")
    print(f"  字符串对象 '{obj2}': {sys.getsizeof(obj2)} bytes")

    # 统计当前 Python 进程中所有对象的内存占用情况
    print("\n当前 Python 进程中所有对象的内存占用情况：")
    gc.collect()  # 强制垃圾回收，确保对象统计准确
    all_objects = gc.get_objects()
    total_memory = 0
    object_memory = {}
    for obj in all_objects:
        obj_size = sys.getsizeof(obj)
        total_memory += obj_size
        obj_type = type(obj)
        if obj_type in object_memory:
            object_memory[obj_type] += obj_size
        else:
            object_memory[obj_type] = obj_size

    print(f"  总内存占用: {total_memory / (1024 ** 2):.2f} MB")
    print("  按对象类型统计的内存占用：")
    for obj_type, mem_size in object_memory.items():
        print(f"    {obj_type.__name__}: {mem_size / 1024:.2f} KB")

# 示例用法
analyze_memory()

功能说明

当前进程的内存使用情况：

使用 psutil.Process 获取当前进程的内存信息，包括常驻内存（RSS）和虚拟内存（VMS）。
显示内存占用百分比。

特定对象的内存占用：使用 sys.getsizeof 获取特定对象的内存大小。

统计当前 Python 进程中所有对象的内存占用情况：

使用 gc.get_objects 获取当前 Python 进程中所有对象。
使用 sys.getsizeof 统计每个对象的内存大小，并按对象类型进行分类统计。

使用方法

将上述代码保存为一个 .py 文件，运行该脚本即可。它会输出当前进程的内存使用情况、特定对象的内存占用情况，以及当前 Python 进程中所有对象的内存占用统计。

注意事项

psutil 是一个第三方库，需要通过 pip install psutil 安装。
sys.getsizeof 只能获取对象本身的内存大小，对于容器对象（如列表、字典等），它不会计算其中元素的内存占用。如果需要更精确的内存分析，可以使用 pympler 等更高级的库。

视频讲解

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