Python类内存使用

Question

我试图了解python类是如何实现的，以及分配给它们会消耗多少内存。所以我创建了一个大的numpy数组，然后将其分配给一个类，然后将该类分配给另一个类（如下所示）。

import numpy as np

class Foo(object):
    def __init__(self, x=0):
        self.x = x

class Bar(object):
    def __init__(self, x=None):
        self.x = x

x = np.random.normal(0, 1, (50000, 10))
a = Foo(x)
b = Bar(a)

使用sys。getsizeof似乎无助于获取numpy阵列的内存大小。Numpy数组使用nbytes，但是引用Numpy数组的类没有nbytes作为方法。

如果我更改了x，则a.x和b.x.x会自动更新以反映它。Python文档说明对象别名类似于指针。我认为a.x和b.x.x更像是指向原始x的指针，对吗？像指针一样，a和b的内存占用应该与x的底层大小无关。这是正确的吗？

Answer 1

将这些对象指定给numpy将提供仅表示指针大小的对象引用，因此它们与对象的实际大小无关。

至于sys。getsizeof（），这将获得numpy对象描述的大小，但不是所有子对象的大小，因此在这种情况下它肯定不准确。我的猜测是，在这种情况下，实际大小将是sys。getsizeof（x）x.n字节。

至于a存储x，是的，默认情况下Python只复制引用，而不复制实际值。

为了说明这种行为：

x = []
y = x
x.append('SPAM')
print y
# Returns: ['SPAM']

Pypler是一个分析内存使用情况的好模块