# `tracemalloc` — Trace memory allocations

Added in version 3.4.

Código fuente: Lib/tracemalloc.py

El módulo tracemalloc es una herramienta de depuración para rastrear los espacios de memoria asignados por Python. Este proporciona la siguiente información:

- El rastreo al lugar de origen del objeto asignado

- Las estadísticas en los espacios de memoria asignados por nombre de archivo y por número de línea: tamaño total, número y tamaño promedio de los espacios de memoria asignados

- Calcula las diferencias entre dos informes instantáneos para detectar alguna filtración en la memoria

Para rastrear la mayoría de los espacios de memoria asignados por Python; el módulo debe empezar tan pronto como sea posible configurando la variable del entorno `PYTHONTRACEMALLOC` a `1`, o usando la opción del comando de línea `-X` `tracemalloc`. La función `tracemalloc.start()` puede ser llamada en tiempo de ejecución para empezar a rastrear las asignaciones de memoria de Python.

Por defecto, el rastreo de un espacio de memoria asignado solo guarda el cuadro mas reciente (1 cuadro). Para guardar 25 cuadros desde el `PYTHONTRACEMALLOC`comienzo, configura la variable del entorno a ``25``, o usa `-X` `tracemalloc=25` en la opción de línea de comando.

## Ejemplos

### Mostrar los 10 principales

Mostrar los 10 archivos asignando la mayor cantidad de memoria:

    import tracemalloc

    tracemalloc.start()

    # ... run your application ...

    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    top_stats = snapshot.statistics('lineno')

    print("[ Top 10 ]")
    for stat in top_stats[:10]:
        print(stat)

Ejemplo de la salida del conjunto de pruebas de Python:

    [ Top 10 ]
    <frozen importlib._bootstrap>:716: size=4855 KiB, count=39328, average=126 B
    <frozen importlib._bootstrap>:284: size=521 KiB, count=3199, average=167 B
    /usr/lib/python3.4/collections/__init__.py:368: size=244 KiB, count=2315, average=108 B
    /usr/lib/python3.4/unittest/case.py:381: size=185 KiB, count=779, average=243 B
    /usr/lib/python3.4/unittest/case.py:402: size=154 KiB, count=378, average=416 B
    /usr/lib/python3.4/abc.py:133: size=88.7 KiB, count=347, average=262 B
    <frozen importlib._bootstrap>:1446: size=70.4 KiB, count=911, average=79 B
    <frozen importlib._bootstrap>:1454: size=52.0 KiB, count=25, average=2131 B
    <string>:5: size=49.7 KiB, count=148, average=344 B
    /usr/lib/python3.4/sysconfig.py:411: size=48.0 KiB, count=1, average=48.0 KiB

Se puede ver que Python ha cargado `4855 KiB` de data (código de bytes y constantes) desde los módulos y que el modulo `collections` asigno `24KiB` para crear tipos `namedtuple`.

Mira `Snapshot.statistics()` para más opciones.

### Calcula las diferencias

Toma dos capturas instantáneas y muestra las diferencias:

    import tracemalloc
    tracemalloc.start()
    # ... start your application ...

    snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot()
    # ... call the function leaking memory ...
    snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot()

    top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno')

    print("[ Top 10 differences ]")
    for stat in top_stats[:10]:
        print(stat)

Ejemplo de la salida antes y después de probar el conjunto de pruebas de Python:

    [ Top 10 differences ]
    <frozen importlib._bootstrap>:716: size=8173 KiB (+4428 KiB), count=71332 (+39369), average=117 B
    /usr/lib/python3.4/linecache.py:127: size=940 KiB (+940 KiB), count=8106 (+8106), average=119 B
    /usr/lib/python3.4/unittest/case.py:571: size=298 KiB (+298 KiB), count=589 (+589), average=519 B
    <frozen importlib._bootstrap>:284: size=1005 KiB (+166 KiB), count=7423 (+1526), average=139 B
    /usr/lib/python3.4/mimetypes.py:217: size=112 KiB (+112 KiB), count=1334 (+1334), average=86 B
    /usr/lib/python3.4/http/server.py:848: size=96.0 KiB (+96.0 KiB), count=1 (+1), average=96.0 KiB
    /usr/lib/python3.4/inspect.py:1465: size=83.5 KiB (+83.5 KiB), count=109 (+109), average=784 B
    /usr/lib/python3.4/unittest/mock.py:491: size=77.7 KiB (+77.7 KiB), count=143 (+143), average=557 B
    /usr/lib/python3.4/urllib/parse.py:476: size=71.8 KiB (+71.8 KiB), count=969 (+969), average=76 B
    /usr/lib/python3.4/contextlib.py:38: size=67.2 KiB (+67.2 KiB), count=126 (+126), average=546 B

Se puede ver que Python cargó `8173 KiB` de información del modulo (código de bytes y constantes), y que eso es `4428KiB` más de lo que ha sido cargado antes de los test, cuando la anterior captura de pantalla fue tomada. De manera similar, el modulo `linecache` ha almacenado en caché `940 KiB` del código fuente de Python para formatear los seguimientos, todo desde la captura instantánea.

Si el sistema tiene poca memoria libre, los informes instantáneos pueden ser escritos en el disco usando el método `Snapshot.dump()` para analizar el informe instantáneo offline. Después usa el método `Snapshot.load()` para actualizar el informe.

### Consigue el seguimiento del bloque de memoria

Código para configurar el seguimiento del bloque de memoria más grande:

    import tracemalloc

    # Store 25 frames
    tracemalloc.start(25)

    # ... run your application ...

    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    top_stats = snapshot.statistics('traceback')

    # pick the biggest memory block
    stat = top_stats[0]
    print("%s memory blocks: %.1f KiB" % (stat.count, stat.size / 1024))
    for line in stat.traceback.format():
        print(line)

Ejemplo de la salida del conjunto de pruebas de Python (rastreo limitado a 25 cuadros):

    903 memory blocks: 870.1 KiB
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 716
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1036
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 934
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1068
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 619
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1581
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1614
      File "/usr/lib/python3.4/doctest.py", line 101
        import pdb
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 284
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 938
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1068
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 619
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1581
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1614
      File "/usr/lib/python3.4/test/support/__init__.py", line 1728
        import doctest
      File "/usr/lib/python3.4/test/test_pickletools.py", line 21
        support.run_doctest(pickletools)
      File "/usr/lib/python3.4/test/regrtest.py", line 1276
        test_runner()
      File "/usr/lib/python3.4/test/regrtest.py", line 976
        display_failure=not verbose)
      File "/usr/lib/python3.4/test/regrtest.py", line 761
        match_tests=ns.match_tests)
      File "/usr/lib/python3.4/test/regrtest.py", line 1563
        main()
      File "/usr/lib/python3.4/test/__main__.py", line 3
        regrtest.main_in_temp_cwd()
      File "/usr/lib/python3.4/runpy.py", line 73
        exec(code, run_globals)
      File "/usr/lib/python3.4/runpy.py", line 160
        "__main__", fname, loader, pkg_name)

Se puede ver que la mayor parte de la memoria fue asignada en el módulo `importlib` para cargar datos (códigos de bytes y constantes) desde módulos `870.1 KiB`. El rastreo esta donde el módulo `importlib` cargó datos más recientemente: en la linea `import pdb` el módulo `doctest`. El rastreo puede cambiar si se carga un nuevo módulo.

### `Los 10 más bonitos`

Codifica para configurar las 10 líneas que asignan gran parte de la memoria con una salida `bonita`, ignorando los archivos `<frozen importlib._bootstrap>` y `<unkownn>`:

    import linecache
    import os
    import tracemalloc

    def display_top(snapshot, key_type='lineno', limit=10):
        snapshot = snapshot.filter_traces((
            tracemalloc.Filter(False, "<frozen importlib._bootstrap>"),
            tracemalloc.Filter(False, "<unknown>"),
        ))
        top_stats = snapshot.statistics(key_type)

        print("Top %s lines" % limit)
        for index, stat in enumerate(top_stats[:limit], 1):
            frame = stat.traceback[0]
            print("#%s: %s:%s: %.1f KiB"
                  % (index, frame.filename, frame.lineno, stat.size / 1024))
            line = linecache.getline(frame.filename, frame.lineno).strip()
            if line:
                print('    %s' % line)

        other = top_stats[limit:]
        if other:
            size = sum(stat.size for stat in other)
            print("%s other: %.1f KiB" % (len(other), size / 1024))
        total = sum(stat.size for stat in top_stats)
        print("Total allocated size: %.1f KiB" % (total / 1024))

    tracemalloc.start()

    # ... run your application ...

    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    display_top(snapshot)

Ejemplo de la salida del conjunto de pruebas de Python:

    Top 10 lines
    #1: Lib/base64.py:414: 419.8 KiB
        _b85chars2 = [(a + b) for a in _b85chars for b in _b85chars]
    #2: Lib/base64.py:306: 419.8 KiB
        _a85chars2 = [(a + b) for a in _a85chars for b in _a85chars]
    #3: collections/__init__.py:368: 293.6 KiB
        exec(class_definition, namespace)
    #4: Lib/abc.py:133: 115.2 KiB
        cls = super().__new__(mcls, name, bases, namespace)
    #5: unittest/case.py:574: 103.1 KiB
        testMethod()
    #6: Lib/linecache.py:127: 95.4 KiB
        lines = fp.readlines()
    #7: urllib/parse.py:476: 71.8 KiB
        for a in _hexdig for b in _hexdig}
    #8: <string>:5: 62.0 KiB
    #9: Lib/_weakrefset.py:37: 60.0 KiB
        self.data = set()
    #10: Lib/base64.py:142: 59.8 KiB
        _b32tab2 = [a + b for a in _b32tab for b in _b32tab]
    6220 other: 3602.8 KiB
    Total allocated size: 5303.1 KiB

Mira `Snapshot.statistics()` para más opciones.

#### Graba los tamaños actual y máximo de todos los bloques de memoria rastreados

El siguiente código calcula dos sumas como `0 + 1 + 2 + ...` de forma ineficiente, creando una lista con estos números. Esta lista consume mucha memoria de forma temporal. Podemos usar `get_traced_memory()` y `reset_peak()` para observar el pequeño uso de memoria después de que la suma es calculada, así como también el uso máximo de memoria durante el cálculo:

    import tracemalloc

    tracemalloc.start()

    # Example code: compute a sum with a large temporary list
    large_sum = sum(list(range(100000)))

    first_size, first_peak = tracemalloc.get_traced_memory()

    tracemalloc.reset_peak()

    # Example code: compute a sum with a small temporary list
    small_sum = sum(list(range(1000)))

    second_size, second_peak = tracemalloc.get_traced_memory()

    print(f"{first_size=}, {first_peak=}")
    print(f"{second_size=}, {second_peak=}")

Salida:

    first_size=664, first_peak=3592984
    second_size=804, second_peak=29704

El uso de `reset_peak()` asegura que podemos registrar precisamente el uso máximo de memoria durante el cálculo de `small_sum`, incluso si es mucho menor al máximo total desde la llamada a `start()`. Sin la llamada a `reset_peak()`, `second_peak` seguiría siendo el uso máximo de memoria del cálculo de `large_sum` (es decir, igual a `first_peak`). En este caso ambos máximos son mucho mayores al uso final de memoria, lo que sugiere que podemos optimizar (removiendo la llamada innecesaria a `list`, y escribiendo `sum(range(...))`).

## API

### Funciones

tracemalloc.clear_traces()

  Limpia los rastros de los bloques de memoria asignados por Python.

  Mira también la función `stop()`.

tracemalloc.get_object_traceback(obj)

  Get the traceback where the Python object obj was allocated. Return a `Traceback` instance, or `None` if the `tracemalloc` module is not tracing memory allocations or did not trace the allocation of the object.

  Mira también las funciones `gc.get_referrers()` y `sys.getsizeof()`.

tracemalloc.get_traceback_limit()

  Obtiene el número máximo de cuadros guardados en el seguimiento de un rastro.

  The `tracemalloc` module must be tracing memory allocations to get the limit, otherwise an exception is raised.

  El limite es establecido por la función `start()`.

tracemalloc.get_traced_memory()

  Get the current size and peak size of memory blocks traced by the `tracemalloc` module as a tuple: `(current: int, peak: int)`.

tracemalloc.reset_peak()

  Set the peak size of memory blocks traced by the `tracemalloc` module to the current size.

  Do nothing if the `tracemalloc` module is not tracing memory allocations.

  Esta función sólo modifica el valor guardado para el uso máximo de memoria, y no modifica o borra ningún rastreo, no como `clear_traces()`. Capturas tomadas con `take_snapshot()` antes de una llamada a `reset_peak()` pueden ser comparadas significativamente con capturas hechas después de la llamada.

  Mira también la función `get_traced_memory()`.

  Added in version 3.9.

tracemalloc.get_tracemalloc_memory()

  Get the memory usage in bytes of the `tracemalloc` module used to store traces of memory blocks. Return an `int`.

tracemalloc.is_tracing()

  `True` if the `tracemalloc` module is tracing Python memory allocations, `False` otherwise.

  También mira las funciones `start()` y `stop()`.

tracemalloc.start(nframe: int = 1)

  Empieza a rastrear las asignaciones de memoria de Python: instala hooks en las asignaciones de memoria de Python. Los rastreos coleccionados van a estar limitados a nframe. Por defecto, un rastro de un bloque de memoria solo guarda el cuadro mas reciente: el limite es `1`. nframe debe ser mayor o igual a 1.

  El número original de cuadros totales que componen el seguimiento observando el atributo `Traceback.total_nframe`.

  Guardar mas de `1` cuadro es solo útil para calcular estadísticas agrupadas por seguimiento o para calcular estadísticas acumulativa: mira las funciones `Snapshot.compare_to()` y `Snapshot.statistics()`.

  Storing more frames increases the memory and CPU overhead of the `tracemalloc` module. Use the `get_tracemalloc_memory()` function to measure how much memory is used by the `tracemalloc` module.

  La variable del entorno `PYTHONTRACEMALLOC` (`PYTHONTRACEMALLOC=NFRAME`) y la opción de comando de linea `-X` `tracemalloc=NFRAME` se puede usar para empezar a rastrear desde el inicio.

  También mira las funciones `stop()`, `is_tracing()` y `get_traceback_limit()`.

tracemalloc.stop()

  Detiene el rastreo de las asignaciones de memoria de Python: desinstala los hooks. También limpia todos los rastros de memoria recolectados acerca de los bloques de memoria asignados por Python.

  Llama a la función `take_snapshot()` para tomar una captura instantánea de los rastreos, antes de limpiarlos.

  También mira las funciones `start()`, `is_tracing()` y `clear_traces()`.

tracemalloc.take_snapshot()

  Toma una captura instantánea de los bloques de memoria asignados por Python. Retorna una nueva instancia de la clase `Snapshot`.

  The snapshot does not include memory blocks allocated before the `tracemalloc` module started to trace memory allocations.

  Los seguimientos de los rastros son limitados por la función `get_traceback_limit()`. Usa el parámetro nframe de la función `start()` para guardar mas cuadros.

  The `tracemalloc` module must be tracing memory allocations to take a snapshot, see the `start()` function.

  También mira la función `get_object_traceback()`.

### Filtro de dominio

class tracemalloc.DomainFilter(inclusive: bool, domain: int)

  Filtra los rastros de los bloques de memoria por su espacio de dirección (dominio).

  Added in version 3.6.

  inclusive

    Si inclusive es `True` (incluye), relaciona los bloques de memoria asignados en el espacio de dirección `domain`.

    Si inclusive es `False` (excluye), relaciona los bloques de memoria no asignados en el espacio de dirección `domain`.

  domain

    Espacio de dirección de un bloque de memoria (`int`). Propiedad solo-lectura.

### Filtro

class tracemalloc.Filter(inclusive: bool, filename_pattern: str, lineno: int = None, all_frames: bool = False, domain: int = None)

  Filtra los rastros de los bloques de memoria.

  También mira la función `fnmatch.fnmatch()` para la sintaxis de filename_pattern. La extensión `'.pyc'` es remplazada por `'.py'`.

  Ejemplos:

  - `Filter(True, subprocess.__file__)` solo incluye los rastros de el módulo `subprocess`

  - `Filter(False, tracemalloc.__file__)` excludes traces of the `tracemalloc` module

  - `Filter(False, "<unknown>")` excluye los seguimientos vacíos

  Distinto en la versión 3.5: La extensión `'.pyo'` ya no se remplaza con `'.py'`.

  Distinto en la versión 3.6: Agregado el atributo `domain` .

  domain

    El espacio de dirección de un bloque de memoria (`int` o `None`).

    tracemalloc usa el dominio `0` para rastrear las asignaciones de memoria hechas por Python. Las extensiones C pueden usar otros dominios para rastrear otros recursos.

  inclusive

    Si inclusive es `True` (incluye), solo relaciona los bloques de memoria asignados en un archivo con el nombre coincidiendo con el atributo `filename_pattern` en el número de línea del atributo `lineno`.

    Si inclusive es `False` (excluye), ignora los bloques de memoria asignados en un archivo con el nombre coincidiendo con el atributo `filename_pattern` en el número de línea del atributo `lineno`.

  lineno

    El número de linea (`int`) del filtro. Si lineno es `None`, el filtro se relaciona con cualquier número de linea.

  filename_pattern

    El patrón del nombre de archivo del filtro (`str`). Propiedad solo-lectura.

  all_frames

    Si all_frames es `True`, todos los cuadros de los rastreos son chequeados. Si all_frames es `False`, solo el cuadro mas reciente es chequeado.

    El atributo no tiene efecto si el limite de rastreo es `1`. Mira la función `get_traceback_limit()` y el atributo `Snapshot.traceback_limit`.

### Cuadro

class tracemalloc.Frame

  Cuadro de un rastreo.

  La clase `Traceback` es una secuencia de las instancias de la clase `Frame`.

  filename

    Nombre de archivo (`str`).

  lineno

    Número de línea (`int`).

### Captura instantánea

class tracemalloc.Snapshot

  Captura instantánea de los rastros de los bloques de memoria asignados por Python.

  La función `take_snapshot()` crea una instancia de captura instantánea.

  compare_to(old_snapshot: Snapshot, key_type: str, cumulative: bool = False)

    Calcula las diferencias con una vieja captura instantánea. Obtiene las estadísticas en una lista ordenada de instancias de la clase `StatisticDiff` agrupadas por key_type.

    Mira el método `Snapshot.statistics()` para los parámetros key_type y cumulative.

    El resultado esta guardado desde el más grande al más pequeño por los valores absolutos de `StatisticDiff.size_diff()`, `StatisticDiff.size()`, el valor absoluto de `StatisticDiff.count_diff()`, `Statistic.count()` y después por el atributo `StatisticDiff.traceback()`.

  dump(filename)

    Escribe la captura instantánea en un archivo.

    Usa el método `load()` para recargar la captura instantánea.

  filter_traces(filters)

    Crea una nueva instancia de clase `Snapshot` con una secuencia de `traces` filtrados, filters es una lista de las instancias de `DomainFilter` y `Filter`. Si filters es una lista vacía, retorna una nueva instancia de clase `Snapshot` con una copia de los rastreos.

    Los filtros `todo incluido` se aplican de a uno, si los filtros no incluidos coinciden. Si al menos un filtro exclusivo coincide, se ignora un rastro.

    Distinto en la versión 3.6: Las instancias de clase `DomainFilter` ahora también son aceptadas en filters.

  classmethod load(filename)

    Carga la captura instantánea desde un archivo.

    También mira el método `dump()`.

  statistics(key_type: str, cumulative: bool = False)

    Obtiene estadísticas como una lista ordenada, de instancias de `Statistic` agrupadas por key_type:

    key_type | descripción
    --- | ---
    `'filename'` | nombre del archivo
    `'lineno'` | nombre del archivo y número de línea
    `'traceback'` | seguimiento

    Si cumulative es `True`, acumula el tamaño y cuenta los bloques de memoria de todos los cuadros del seguimiento de un rastro, no solo el cuadro mas reciente. El modo acumulativo solo puede ser usado cuando key_type se iguala a `'filename'` y `'lineno'`.

    El resultado se organiza desde el más grande hasta el más pequeño por el atributo `Statistic.size`, `Statistic.count` y después por `Statistic.traceback`.

  traceback_limit

    El número máximo de cuadros organizados en el rastreo del atributo `traces`: resulta de la función `get_traceback_limit` cuando la captura instantánea fue tomada.

  traces

    Rastros de todos los bloques de memoria asignados por Python: secuencia de instancias de `Trace`.

    La secuencia tiene un orden que no esta definido. Usa el método `Snapshot.statistics()` para obtener una lista ordenada de estadísticas.

### Estadística

class tracemalloc.Statistic

  Estadística de las asignaciones de memoria.

  `Snapshot.statistics()` retorna una lista de instancias de la clase `Statistic`.

  También mira la clase `StatisticDiff`.

  count

    Número de bloques de memoria (`int`).

  size

    El tamaño total de los bloques de memoria en bytes (`int`).

  traceback

    Rastrea donde un bloque de memoria fue asignado, la instancia de la clase `Traceback`.

### StatisticDiff

class tracemalloc.StatisticDiff

  La diferencia de estadística en las asignaciones de memoria entre una vieja y una nueva instancia de clase `Snapshot`.

  `Snapshot.compare_to()` retorna una lista de instancias de la clase `StatisticDiff`. Mira también la clase `Statistic`.

  count

    El número de bloques de memoria en la nueva captura de pantalla (`int`): `0` si los bloques de memoria han sido liberados en la nueva captura instantánea.

  count_diff

    La diferencia de los números de los bloques de memoria entre las capturas viejas y nuevas (`int`): `0` si el bloque de memoria ha sido asignado en la nueva captura instantánea.

  size

    El tamaño total de los bloques de memoria en bytes en la nueva captura instantánea (`int`): `0` si el bloque de memoria ha sido liberado en la nueva captura instantánea.

  size_diff

    La diferencia de el tamaño total de un bloque de memoria en bytes entre las capturas instantáneas viejas y nuevas (`int`): `0` si el bloque de memoria ha sido asignado en la nueva captura instantánea.

  traceback

    Rastrea donde los bloques de memoria han sido asignados, instancia de la clase `Traceback`.

### Rastro

class tracemalloc.Trace

  Rastro de un bloque de memoria.

  El atributo `Snapshot.traces` es una secuencia de las instancias de la clase `Trace`.

  Distinto en la versión 3.6: Agregado el atributo `domain` .

  domain

    Espacio de dirección de un bloque de memoria (`int`). Propiedad solo-lectura.

    tracemalloc usa el dominio `0` para rastrear las asignaciones de memoria hechas por Python. Las extensiones C pueden usar otros dominios para rastrear otros recursos.

  size

    Tamaño de un bloque de memoria en bytes (`int`).

  traceback

    Rastrea donde un bloque de memoria fue asignado, la instancia de la clase `Traceback`.

### Seguimiento

class tracemalloc.Traceback

  La secuencia de las instancias de la clase `Frame` organizadas desde el cuadro mas antiguo al más reciente.

  Un seguimiento contiene por lo menos `1` cuadro. Si el módulo `tracemalloc` falla al traer un cuadro, se usa el nombre del archivo `"<unknown>"` en el número de linea `0`.

  Cuando se toma una captura, los seguimientos de los rastreos se limitan a `get_traceback_limit()` cuadros. Ver la función `take_snapshot()`. El número original de cuadros del seguimiento se guarda en el atributo `Traceback.total_nframe`. Esto permite saber si un seguimiento fue truncado por el límite de seguimientos.

  El atributo `Trace.traceback` es una instancia de la clase `Traceback`.

  Distinto en la versión 3.7: Los cuadros están organizados desde el mas antiguo hasta el más reciente, en vez de el más reciente al más antiguo.

  total_nframe

    Número total de cuadros que componen el seguimiento antes de ser truncado. Este atributo puede ser `None` si no hay información disponible.

  Distinto en la versión 3.9: El atributo `Traceback.total_nframe` fue añadido.

  format(limit=None, most_recent_first=False)

    Formatea el seguimiento como una lista de líneas. Usa el módulo `linecache` para recuperar líneas del código fuente. Si se configura el límite, formatea los cuadros más recientes de los límites, si límite es positivo. De otra manera, formatea los cuadros más antiguos de `abs(limit)`. Si most_recent_first es `True`, se invierte el orden de los cuadros formateados, devolviendo el cuadro más reciente en lugar del último.

    Similar a la función `traceback.format_tb()`, excepto por el método `format()` que no incluye nuevas líneas.

    Ejemplo:

        print("Traceback (most recent call first):")
        for line in traceback:
            print(line)

    Salida:

        Traceback (most recent call first):
          File "test.py", line 9
            obj = Object()
          File "test.py", line 12
            tb = tracemalloc.get_object_traceback(f())