tracemalloc — 메모리 할당 추적

버전 3.4에 추가.

소스 코드: Lib/tracemalloc.py


tracemalloc 모듈은 파이썬이 할당한 메모리 블록을 추적하는 디버그 도구입니다. 다음 정보를 제공합니다:

  • 객체가 할당된 곳의 트레이스백

  • 파일명과 줄 번호별로 할당된 메모리 블록에 대한 통계: 할당된 메모리 블록의 총 크기, 수 및 평균 크기

  • 메모리 누수를 탐지하기 위해 두 스냅샷의 차이점 계산

파이썬이 할당한 대부분의 메모리 블록을 추적하려면, PYTHONTRACEMALLOC 환경 변수를 1로 설정하거나, -X tracemalloc 명령 줄 옵션을 사용하여 모듈을 가능한 한 빨리 시작해야 합니다. tracemalloc.start() 함수는 실행 시간에 호출되어 파이썬 메모리 할당 추적을 시작할 수 있습니다.

기본적으로, 할당된 메모리 블록의 트레이스는 가장 최근의 프레임 만 저장합니다 (1프레임). 시작 시 25프레임을 저장하려면: PYTHONTRACEMALLOC 환경 변수를 25로 설정하거나, -X tracemalloc=25 명령 줄 옵션을 사용하십시오.

상위 10개 표시

가장 많은 메모리를 할당하는 10개의 파일을 표시합니다:

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)

파이썬 테스트 스위트의 출력 예:

[ 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

파이썬이 모듈에서 4855 KiB 데이터 (바이트 코드와 상수)를 로드했으며 collections 모듈이 namedtuple 형을 빌드하기 위해 244 KiB를 할당했음을 알 수 있습니다.

추가 옵션은 Snapshot.statistics()를 참조하십시오.

차이 계산

두 개의 스냅샷을 취하고 차이점을 표시합니다:

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)

파이썬 테스트 스위트의 일부 테스트를 실행하기 전/후의 출력 예:

[ 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

우리는 파이썬이 8173 KiB의 모듈 데이터(바이트 코드와 상수)를 로드했으며, 이전 스냅샷을 취할 때인 테스트 전에 로드된 것보다 4428 KiB 더 많은 것을 볼 수 있습니다. 마찬가지로, linecache 모듈은 트레이스백을 포맷하기 위해 940 KiB의 파이썬 소스 코드를 캐시 했는데, 이전 스냅샷 이후의 모든 것입니다.

시스템에 사용 가능한 메모리가 거의 없으면, 스냅샷을 오프라인으로 분석하기 위해 Snapshot.dump() 메서드로 디스크에 스냅샷을 기록할 수 있습니다. 그런 다음 Snapshot.load() 메서드를 사용하여 스냅샷을 다시 로드하십시오.

메모리 블록의 트레이스백 얻기

가장 큰 메모리 블록의 트레이스백을 표시하는 코드:

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)

파이썬 테스트 스위트의 출력 예 (트레이스백은 25프레임으로 제한되었습니다):

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)

대부분의 메모리가 모듈에서 데이터(바이트 코드와 상수)를 로드하기 위해 importlib 모듈에 할당되었음을 알 수 있습니다: 870.1 KiB. 트레이스백은 importlib가 가장 최근에 데이터를 로드한 위치입니다: doctest 모듈의 import pdb 줄. 새 모듈이 로드되면 트레이스백이 변경될 수 있습니다.

예쁜 탑(top)

<frozen importlib._bootstrap><unknown> 파일을 무시하고, 예쁜 출력으로 가장 많은 메모리를 할당하는 10개의 줄을 표시하는 코드:

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)

파이썬 테스트 스위트의 출력 예:

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

추가 옵션은 Snapshot.statistics()를 참조하십시오.

모든 추적한 메모리 블록의 현재 및 최대 크기를 기록

다음 코드는 0 + 1 + 2 + ...와 같은 두 개의 합계를 비효율적으로 계산하는데, 이 숫자들의 리스트를 만듭니다. 이 리스트는 일시적으로 많은 메모리를 소비합니다. get_traced_memory()reset_peak()를 사용하여 계산 중 최대 메모리 사용량뿐만 아니라 합이 계산된 후의 작은 메모리 사용량도 관찰할 수 있습니다:

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=}")

출력:

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

reset_peak()를 사용하면 small_sum을 계산하는 동안의 최대 사용량을 start() 호출 이후 메모리 블록의 전체 최대 크기보다 훨씬 작더라도 정확하게 기록 할 수 있습니다. reset_peak()를 호출하지 않으면, second_peak는 여전히 large_sum 계산의 최대가 됩니다 (즉, first_peak와 같습니다). 이 경우, 두 최댓값은 모두 최종 메모리 사용량보다 훨씬 높아서, 최적화할 수 있음을 제안합니다 (list에 대한 불필요한 호출을 제거하고, sum(range(...))이라고 작성하여).

API

함수

tracemalloc.clear_traces()

파이썬이 할당한 메모리 블록의 트레이스를 지웁니다.

stop()도 참조하십시오.

tracemalloc.get_object_traceback(obj)

파이썬 객체 obj가 할당된 위치의 트레이스백을 가져옵니다. Traceback 인스턴스를 반환하거나, tracemalloc 모듈이 메모리 할당을 추적하지 않고 있거나 객체 할당을 추적하지 않았으면 None을 반환합니다.

gc.get_referrers()sys.getsizeof() 함수도 참조하십시오.

tracemalloc.get_traceback_limit()

트레이스의 트레이스백에 저장된 최대 프레임 수를 가져옵니다.

한계를 얻으려면 tracemalloc 모듈이 메모리 할당을 추적하고 있어야 합니다, 그렇지 않으면 예외가 발생합니다.

한계는 start() 함수에 의해 설정됩니다.

tracemalloc.get_traced_memory()

tracemalloc 모듈이 추적하는 메모리 블록의 현재 크기와 최대 크기를 튜플로 가져옵니다: (current: int, peak: int).

tracemalloc.reset_peak()

tracemalloc 모듈이 추적하는 메모리 블록의 최대 크기를 현재 크기로 설정합니다.

tracemalloc 모듈이 파이썬 메모리 할당을 추적하고 있지 않으면 아무것도 하지 않습니다.

이 함수는 기록된 최대 크기만 수정하며, clear_traces()와 달리 어떤 추적도 수정하거나 지우지 않습니다. reset_peak()를 호출하기 전에 take_snapshot()로 찍은 스냅숏은 호출 후 찍은 스냅숏과 의미 있게 비교할 수 있습니다.

get_traced_memory()도 참조하십시오.

버전 3.9에 추가.

tracemalloc.get_tracemalloc_memory()

메모리 블록의 트레이스를 저장하는 데 사용된 tracemalloc 모듈의 메모리 사용량을 바이트 단위로 가져옵니다. int를 반환합니다.

tracemalloc.is_tracing()

tracemalloc 모듈이 파이썬 메모리 할당을 추적하고 있으면 True, 그렇지 않으면 False.

start()stop() 함수도 참조하십시오.

tracemalloc.start(nframe: int=1)

파이썬 메모리 할당 추적을 시작합니다: 파이썬 메모리 할당자(allocator)에 훅을 설치합니다. 수집된 트레이스의 트레이스백은 nframe 개의 프레임으로 제한됩니다. 기본적으로, 메모리 블록의 트레이스는 가장 최근의 프레임 만 저장합니다: 제한은 1입니다. nframe1보다 크거나 같아야 합니다.

Traceback.total_nframe 어트리뷰트를 보면 트레이스백을 구성한 원래의 총 프레임 수를 계속 읽을 수 있습니다.

1개보다 더 많은 프레임을 저장하는 것은 'traceback'으로 그룹화된 통계를 계산하거나 누적 통계를 계산할 때만 유용합니다: Snapshot.compare_to()Snapshot.statistics() 메서드를 참조하십시오.

더 많은 프레임을 저장하면 tracemalloc 모듈의 메모리와 CPU 오버헤드가 증가합니다. get_tracemalloc_memory() 함수를 사용하여 tracemalloc 모듈이 사용하는 메모리양을 측정하십시오.

PYTHONTRACEMALLOC 환경 변수(PYTHONTRACEMALLOC=NFRAME)와 -X tracemalloc=NFRAME 명령 줄 옵션을 사용하여 시작 시 추적을 시작할 수 있습니다.

stop(), is_tracing()get_traceback_limit() 함수도 참조하십시오.

tracemalloc.stop()

파이썬 메모리 할당 추적을 중지합니다: 파이썬 메모리 할당자에서 훅을 제거합니다. 또한 파이썬이 할당한 메모리 블록의 이전에 수집된 모든 트레이스를 지웁니다.

트레이스를 지우기 전에 take_snapshot() 함수를 호출하여 트레이스의 스냅샷을 취하십시오.

start(), is_tracing()clear_traces() 함수도 참조하십시오.

tracemalloc.take_snapshot()

파이썬이 할당한 메모리 블록의 트레이스의 스냅샷을 취합니다. 새로운 Snapshot 인스턴스를 반환합니다.

tracemalloc 모듈이 메모리 할당 추적을 시작하기 전에 할당된 메모리 블록은 스냅샷에 포함되지 않습니다.

트레이스의 트레이스백은 get_traceback_limit() 개의 프레임으로 제한됩니다. 더 많은 프레임을 저장하려면 start() 함수의 nframe 매개 변수를 사용하십시오.

스냅샷을 취하기 위해서는 tracemalloc 모듈이 메모리 할당을 추적하고 있어야 합니다, start() 함수를 참조하십시오.

get_object_traceback() 함수도 참조하십시오.

DomainFilter

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

주소 공간(도메인)별로 메모리 블록의 트레이스를 필터링합니다.

버전 3.6에 추가.

inclusive

inclusiveTrue이면 (포함), 주소 공간 domain에 할당된 메모리 블록을 일치시킵니다.

inclusiveFalse이면 (제외), 주소 공간 domain에 할당되지 않은 메모리 블록을 일치시킵니다.

domain

메모리 블록의 주소 공간 (int). 읽기 전용 프로퍼티.

Filter

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

메모리 블록의 트레이스를 필터링합니다.

filename_pattern의 문법은 fnmatch.fnmatch() 함수를 참조하십시오. '.pyc' 파일 확장자가 '.py'로 대체됩니다.

예:

  • Filter(True, subprocess.__file__)subprocess 모듈의 트레이스만 포함합니다

  • Filter(False, tracemalloc.__file__)tracemalloc 모듈의 트레이스를 제외합니다

  • Filter(False, "<unknown>")은 빈 트레이스백을 제외합니다

버전 3.5에서 변경: '.pyo' 파일 확장자는 더는 '.py'로 대체되지 않습니다.

버전 3.6에서 변경: domain 어트리뷰트를 추가했습니다.

domain

메모리 블록의 주소 공간 (intNone).

tracemalloc은 도메인 0을 사용하여 파이썬의 메모리 할당을 추적합니다. C 확장은 다른 도메인을 사용하여 다른 리소스를 추적 할 수 있습니다.

inclusive

inclusiveTrue(포함)이면, 줄 번호 lineno에서 이름이 filename_pattern과 일치하는 파일에서 할당된 메모리 블록만 일치시킵니다.

inclusiveFalse(제외)이면, 줄 번호 lineno에서 이름이 filename_pattern과 일치하는 파일에 할당된 메모리 블록을 무시합니다.

lineno

필터의 줄 번호 (int). linenoNone이면, 필터는 모든 줄 번호와 일치합니다.

filename_pattern

필터의 파일명 패턴 (str). 읽기 전용 프로퍼티.

all_frames

all_framesTrue이면, 트레이스백의 모든 프레임이 검사됩니다. all_framesFalse이면, 가장 최근 프레임 만 검사됩니다.

트레이스백 한계가 1이면 이 어트리뷰트가 적용되지 않습니다. get_traceback_limit() 함수와 Snapshot.traceback_limit 어트리뷰트를 참조하십시오.

Frame

class tracemalloc.Frame

트레이스백의 프레임.

Traceback 클래스는 Frame 인스턴스의 시퀀스입니다.

filename

파일명 (str).

lineno

줄 번호 (int).

Snapshot

class tracemalloc.Snapshot

파이썬이 할당한 메모리 블록의 트레이스의 스냅샷.

take_snapshot() 함수는 스냅샷 인스턴스를 만듭니다.

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

이전 스냅샷과의 차이점을 계산합니다. key_type 별로 그룹화된 StatisticDiff 인스턴스의 정렬된 리스트로 통계를 가져옵니다.

key_typecumulative 매개 변수에 대해서는 Snapshot.statistics() 메서드를 참조하십시오.

결과는 다음 값에 따라 내림차순으로 정렬됩니다: StatisticDiff.size_diff의 절댓값, StatisticDiff.size, StatisticDiff.count_diff의 절댓값, Statistic.count 그런 다음 StatisticDiff.traceback.

dump(filename)

스냅샷을 파일에 씁니다.

스냅샷을 다시 로드하려면 load()를 사용하십시오.

filter_traces(filters)

필터링 된 traces 시퀀스로 새 Snapshot 인스턴스를 만듭니다. filtersDomainFilterFilter 인스턴스의 리스트입니다. filters가 빈 리스트면, traces의 사본으로 새 Snapshot 인스턴스를 반환합니다.

모든 포함 필터가 한 번에 적용되며, 아무런 포함 필터도 일치하지 않으면 트레이스는 무시됩니다. 하나 이상의 제외 필터가 일치하면 트레이스는 무시됩니다.

버전 3.6에서 변경: DomainFilter 인스턴스도 이제 filters에서 허용됩니다.

classmethod load(filename)

파일에서 스냅샷을 로드합니다.

dump()도 참조하십시오.

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

key_type 별로 그룹화된 Statistic 인스턴스의 정렬된 리스트로 통계를 가져옵니다:

key_type

설명

'filename'

파일명

'lineno'

파일명과 줄 번호

'traceback'

트레이스백

cumulativeTrue이면, 가장 최근의 프레임뿐만 아니라, 트레이스의 트레이스백의 모든 프레임에 대한 메모리 블록의 크기와 개수를 누적합니다. 누적 모드는 key_type'filename''lineno'와 같을 때만 사용할 수 있습니다.

결과는 다음 값에 따라 내림차순으로 정렬됩니다: Statistic.size, Statistic.count 그런 다음 Statistic.traceback.

traceback_limit

traces의 트레이스백에 저장된 최대 프레임 수: 스냅샷을 취할 때 get_traceback_limit()의 결과.

traces

파이썬이 할당한 모든 메모리 블록의 트레이스: Trace 인스턴스의 시퀀스.

시퀀스의 순서는 정의되지 않았습니다. 정렬된 통계 리스트를 얻으려면 Snapshot.statistics() 메서드를 사용하십시오.

Statistic

class tracemalloc.Statistic

메모리 할당 통계.

Snapshot.statistics()Statistic 인스턴스의 리스트를 반환합니다.

StatisticDiff 클래스도 참조하십시오.

count

메모리 블록 수 (int).

size

총 메모리 블록의 바이트 단위 크기 (int).

traceback

메모리 블록이 할당된 곳의 트레이스백, Traceback 인스턴스.

StatisticDiff

class tracemalloc.StatisticDiff

기존 Snapshot 인스턴스와 새 인스턴스 간의 메모리 할당에 대한 통계적 차이.

Snapshot.compare_to()StatisticDiff 인스턴스의 리스트를 반환합니다. Statistic 클래스도 참조하십시오.

count

새 스냅샷의 메모리 블록 수 (int): 새 스냅샷에서 메모리 블록이 해제되었으면 0.

count_diff

이전 스냅샷과 새 스냅샷 간의 메모리 블록 수의 차이 (int): 메모리 블록이 새 스냅샷에 할당되었으면 0.

size

새 스냅샷에서 총 메모리 블록의 바이트 단위 크기 (int): 새 스냅샷에서 메모리 블록이 해제되었으면 0.

size_diff

이전 스냅샷과 새 스냅샷 사이의 총 메모리 블록 크기의 바이트 단위 차이 (int): 메모리 블록이 새 스냅샷에 할당되었으면 0.

traceback

메모리 블록이 할당된 곳의 트레이스백, Traceback 인스턴스.

Trace

class tracemalloc.Trace

메모리 블록의 트레이스.

Snapshot.traces 어트리뷰트는 Trace 인스턴스의 시퀀스입니다.

버전 3.6에서 변경: domain 어트리뷰트를 추가했습니다.

domain

메모리 블록의 주소 공간 (int). 읽기 전용 프로퍼티.

tracemalloc은 도메인 0을 사용하여 파이썬의 메모리 할당을 추적합니다. C 확장은 다른 도메인을 사용하여 다른 리소스를 추적 할 수 있습니다.

size

메모리 블록의 바이트 단위 크기 (int).

traceback

메모리 블록이 할당된 곳의 트레이스백, Traceback 인스턴스.

Traceback

class tracemalloc.Traceback

가장 오래된 프레임에서 가장 최근 프레임 순으로 정렬된 Frame 인스턴스의 시퀀스.

트레이스백은 적어도 1프레임을 포함합니다. tracemalloc 모듈이 프레임을 가져오지 못하면, 줄 번호 0의 파일명 "<unknown>"이 사용됩니다.

스냅샷을 취할 때, 트레이스의 트레이스백은 get_traceback_limit() 프레임으로 제한됩니다. take_snapshot() 함수를 참조하십시오. 트레이스백의 원래 프레임 수는 Traceback.total_nframe 어트리뷰트에 저장됩니다. 이를 통해 트레이스백 제한으로 인해 트레이스백이 잘렸는지 알 수 있습니다.

Trace.traceback 어트리뷰트는 Traceback 인스턴스의 인스턴스입니다.

버전 3.7에서 변경: 프레임은 이제 가장 최근에서 가장 오래된 것 대신, 가장 오래된 것에서 가장 최근으로 정렬됩니다.

total_nframe

자르기 전에 트레이스백을 구성한 총 프레임 수. 정보가 없으면 이 어트리뷰트를 None으로 설정할 수 있습니다.

버전 3.9에서 변경: Traceback.total_nframe 어트리뷰트가 추가되었습니다.

format(limit=None, most_recent_first=False)

줄 바꿈이 있는 줄의 리스트로 트레이스백을 포맷합니다. 소스 코드에서 줄을 꺼내는데 linecache 모듈을 사용합니다. limit가 설정되면, limit가 양수일 때 가장 최신 limit 개의 프레임을 포맷합니다. 그렇지 않으면, 가장 오래된 abs(limit) 개의 프레임을 포맷합니다. most_recent_firstTrue이면, 포맷된 프레임의 순서가 반대로 되어, 가장 최근의 프레임을 마지막이 아니라 처음에 반환합니다.

format()에 줄 넘김 문자가 포함되지 않는다는 점을 제외하고, traceback.format_tb() 함수와 유사합니다.

예:

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

출력:

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