💾 Сколько памяти занимает объект Python: подробный анализ и рекомендации

Сколько памяти занимает объект Python?

Память, занимаемая объектом Python, зависит от его типа и содержимого. Ниже приведены некоторые примеры.

Тип int занимает обычно 28 байт, но может быть больше, если число большое.

import sys
x = 42
print(sys.getsizeof(x)) # Размер объекта int 

Тип float занимает обычно 24 байта.

import sys
x = 3.14
print(sys.getsizeof(x)) # Размер объекта float

Строка str занимает дополнительную память за каждый символ.

import sys
x = "Hello, World!"
print(sys.getsizeof(x)) # Размер объекта str

Список list занимает память за каждый элемент в нем, плюс дополнительные затраты.

import sys
x = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sys.getsizeof(x)) # Размер объекта list

Это лишь некоторые примеры размера объектов Python. Общая формула нет, и размер может изменяться в зависимости от версии Python и других факторов.

Сколько памяти занимает объект Python?

Память, занимаемая объектами Python, зависит от нескольких факторов, таких как тип объекта и количество данных, содержащихся в нем. Давайте рассмотрим несколько примеров и узнаем, как можно оценить размер памяти, занимаемый различными типами объектов в Python.

1. Числа

В Python есть несколько типов чисел, включая int (целые числа) и float (числа с плавающей точкой). Размер памяти, занимаемой числами, зависит от их типа и значения.

import sys

x = 42
print(sys.getsizeof(x))  # Выводит: 28 (байт)

y = 3.14
print(sys.getsizeof(y))  # Выводит: 24 (байта)

Обратите внимание, что в Python создается дополнительный объект для хранения числа, поэтому размер памяти может быть больше, чем просто размер числа.

2. Строки

Строки в Python могут занимать разную память в зависимости от их длины и используемой кодировки.

import sys

s1 = 'Hello, world!'
print(sys.getsizeof(s1))  # Выводит: 58 (байт)

s2 = 'Привет, мир!'
print(sys.getsizeof(s2))  # Выводит: 78 (байт)

Эти значения могут варьироваться в зависимости от используемой версии Python и конкретной кодировки.

3. Списки и кортежи

Списки (list) и кортежи (tuple) в Python могут содержать произвольное количество элементов разных типов. Размер памяти, занимаемой списками и кортежами, зависит от их длины и типов элементов.

import sys

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sys.getsizeof(my_list))  # Выводит: 104 (байта)

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
print(sys.getsizeof(my_tuple))  # Выводит: 88 (байт)

4. Словари

Словари (dict) в Python позволяют хранить пары ключ-значение. Размер памяти, занимаемый словарями, зависит от количества пар ключ-значение в них.

import sys

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(sys.getsizeof(my_dict))  # Выводит: 240 (байт)

Обратите внимание, что словари могут занимать больше памяти из-за внутреннего хранения хеш-таблицы для быстрого доступа к элементам.

5. Объекты пользовательского класса

Пользовательские классы в Python могут содержать различные атрибуты и методы. Размер памяти, занимаемой объектом класса, зависит от его структуры и данных.

import sys

class MyClass:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

obj = MyClass(42)
print(sys.getsizeof(obj))  # Выводит: 56 (байт)

Здесь размер памяти объекта класса включает в себя память для всех его атрибутов и методов.

Вывод

Размер памяти, занимаемой объектами Python, может сильно варьироваться в зависимости от типа объекта, его структуры и хранящихся данных. В данной статье мы рассмотрели несколько примеров и использовали функцию sys.getsizeof() для оценки размера памяти, занимаемого различными типами объектов.

Не забывайте, что размер памяти также может изменяться в разных версиях Python и на разных платформах. Если вам важна точная оценка размера памяти, рекомендуется использовать инструменты профилирования и измерения потребления памяти в вашем конкретном окружении.