我該使用哪個 Python 記憶體分析器：PySizer、Heapy 還是 memory_profiler？

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簡介

辨識與解決方案中識別與解決方案的記憶體消耗問題對於效能優化至關重要。本文回顧了兩個開源記憶體分析器 PySizer 和 Heapy，並介紹了一個名為 memory_profiler 的模組，以幫助根據細節和程式碼修改要求的標準選擇正確的工具。

PySizer 和 Heapy

PySizer 和 Heapy 是開源記憶體分析器，可以深入了解 Python 物件和程式碼的記憶體使用情況區塊。但是，PySizer 需要修改程式碼才能運行，而 Heapy 可以分析未修改的程式碼。

memory_profiler

memory_profiler 模組是另一個開源記憶體分析器，提供了不同的方法。它用 @profile 裝飾函數並列印記憶體使用情況的逐行報告。雖然不像其他分析器那麼詳細，但 memory_profiler 提供了記憶體消耗的概述，無需修改程式碼。

標準：詳細資訊和程式碼修改

就細節而言，PySizer Heapy 比 memory_profiler 提供更深入的記憶體分配資訊。然而，這是以需要程式碼修改或外部函式庫為代價的，例如記憶體分析器中的 psutil。

建議

對於那些尋求高度詳細的記憶體分析的人無需修改程式碼，PySizer 和 Heapy 是合適的選擇。但是，如果需要考慮程式碼修改且快速概覽記憶體使用情況就足夠了，則建議選擇 memory_profiler。其基於裝飾器的方法提供了一種方便且微創的解決方案，用於深入了解記憶體消耗。

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