"tracemalloc" --- 跟踪内存分配
******************************

3.4 新版功能.

**源代码：** Lib/tracemalloc.py

======================================================================

tracemalloc 模块是一个用于对 python 已申请的内存块进行debug的工具。它
能提供以下信息:

* 回溯对象分配内存的位置

* 按文件、按行统计python的内存块分配情况: 总大小、块的数量以及块平均大
  小。

* 对比两个内存快照的差异，以便排查内存泄漏

要追踪 Python 所分配的大部分内存块，模块应当通过将 "PYTHONTRACEMALLOC"
环境变量设置为 "1"，或是通过使用 "-X" "tracemalloc" 命令行选项来尽可能
早地启动。 可以在运行时调用 "tracemalloc.start()" 函数来启动追踪
Python 内存分配。memory allocations.

在默认情况下，一个已分配内存块的追踪将只储存最新的帧 (1 帧)。 要要启动
时储存 25 帧：将 "PYTHONTRACEMALLOC" 环境变量设为 "25"，或使用 "-X"
"tracemalloc=25" 命令行选项。


例子
====


显示前10项
----------

显示内存分配最多的10个文件：

   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)

Python测试套件的输出示例：

   [ 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

我们可以看到 Python 从模块载入了 "4855 KiB" 数据（字节码和常量）并且
"collections" 模块分配了 "244 KiB" 来构建 "namedtuple" 类型。

更多选项，请参见 "Snapshot.statistics()"


计算差异
--------

获取两个快照并显示差异：

   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)

运行 Python 测试套件的部分测试之前/之后的输出样例:

   [ 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

我们可以看到 Python 已载入了 "8173 KiB" 模块数据（字节码和常量），并且
这比测试之前，即保存前一个快照时载入的数据多出了 "4428 KiB"。 类似地，
"linecache" 模块已缓存 "940 KiB" 的 Python 源代码至格式回溯中，即从前
一个快照开始的所有数据。

如果系统空闲内存太少，可以使用 "Snapshot.dump()" 方法将快照写入磁盘来
离线分析快照。 然后使用 "Snapshot.load()" 方法重载快照。


获取一个内存块的溯源
--------------------

一段找出程序中最大内存块溯源的代码:

   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)

一段Python单元测试的输出案例(限制最大25层堆栈)

   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)

我们可以看到大部分内存都被分配到 "importlib" 模块中以便从模块中加载数
据（字节码和常量）: "870.1 KiB"。 回溯位置是 "importlib" 最近加载数据
的地方：在 "doctest" 模块的 "import pdb" 行。 如果加载了新模块则回溯可
能发生改变。line of the. The traceback may change if a new module is
loaded.


美化的 top
----------

使用美化输出显示分配最多内存的 10 行的代码，忽略 "<frozen
importlib._bootstrap>" 和 "<unknown>" 文件:

   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)

Python测试套件的输出示例：

   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

更多选项，请参见 "Snapshot.statistics()"


记录所有被追踪内存块的当前和峰值大小
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

以下代码通过创建一个包含数字的列表来低效率地计算总计值如 "0 + 1 + 2 +
..."。 该列表会临时消耗大量内存。 我们可以使用 "get_traced_memory()"
和 "reset_peak()" 来观察计算总计值之后的内存使用减少以及计算过程中的内
存使用峰值:

   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=}")

输出:

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

使用 "reset_peak()" 将确保我们能够准确地记录 "small_sum" 计算期间的峰
值，即使它远小于从 "start()" 调用以来内存块的总体峰值大小。 如果没有对
"reset_peak()" 的调用，"second_peak" 将仍为计算 "large_sum" 时的峰值 (
也就是说，等于 "first_peak")。 在这种情况下，两个峰值都将比最终的内存
使用量高得多，这表明我们可以进行优化 (通过移除不必要的对 "list" 的调用
，并改写为 "sum(range(...))")。


API
===


函数
----

tracemalloc.clear_traces()

   清空 Python 所分配的内存块的追踪数据。

   另见 "stop()".

tracemalloc.get_object_traceback(obj)

   获取 Python 对象 *obj* 被分配位置的回溯。 返回一个 "Traceback" 实例
   ，或者如果 "tracemalloc" 模块未追踪任何内存分配或未追踪该对象的分配
   则返回 "None"。

   另请参阅 "gc.get_referrers()" 和 "sys.getsizeof()" 函数。

tracemalloc.get_traceback_limit()

   获取保存在一个追踪的回溯中的最大帧数。

   "tracemalloc" 模块必须正在追踪内存分配才能获得该限制值，否则将引发
   异常。

   该限制是由 "start()" 函数设置的。

tracemalloc.get_traced_memory()

   获取一个元组形式的由 "tracemalloc" 模块所追踪的内存块的当前大小和峰
   值大小: "(current: int, peak: int)"。

tracemalloc.reset_peak()

   将由 "tracemalloc" 模块所追踪的内存块的峰值大小设置为当前大小。

   如果 "tracemalloc" 模块未在追踪内存分配则不做任何事。

   此函数只修改已记录的峰值大小，而不会修改或清空任何追踪，这不同于
   "clear_traces()"。 在调用 "reset_peak()" 之前使用 "take_snapshot()"
   保存的快照可以与调用之后保存的快照进行有意义的比较。

   另请参阅 "get_traced_memory()"。

   3.9 新版功能.

tracemalloc.get_tracemalloc_memory()

   获取 "tracemalloc" 模块用于保存内存块追踪所使用的内存字节数。 返回
   一个 "int"。

tracemalloc.is_tracing()

   如果 "tracemalloc" 模块正在追踪 Python 内存分配则返回 "True"，否则
   返回 "False"。

   另请参阅 "start()" 和 "stop()" 函数。

tracemalloc.start(nframe: int = 1)

   开始追踪 Python 内存分配：在 Python 内存分配器上安装钩子。 收集的追
   踪回溯将被限制为 *nframe* 个帧。 在默认情况下，一个内存块的追踪将只
   保存最近的帧：即限制为 "1"。 *nframe* 必须大于等于 "1"。

   你仍然可以通过访问 "Traceback.total_nframe" 属性来读取组成回溯的原
   始总帧数。

   保存 "1" 帧以上仅适用于计算由 "'traceback'" 分组的统计数据或计算累
   积的统计数据：请参阅 "Snapshot.compare_to()" 和
   "Snapshot.statistics()" 方法。

   保存更多帧会增加 "tracemalloc" 模块的内存和 CPU 开销。 请使用
   "get_tracemalloc_memory()" 函数来检测 "tracemalloc" 模块消耗了多少
   内存。

   "PYTHONTRACEMALLOC" 环境变量 ("PYTHONTRACEMALLOC=NFRAME") 和 "-X"
   "tracemalloc=NFRAME" 命令行选项可被用来在启动时开始追踪。

   另请参阅 "stop()", "is_tracing()" 和 "get_traceback_limit()" 等函数
   。

tracemalloc.stop()

   停止追踪 Python 内存分配：卸载 Python 内存分配器上的钩子。 并清空之
   前收集的所有由 Python 分配的内存块的追踪。

   调用 "take_snapshot()" 函数在清空追踪之前保存它们的快照。

   另请参阅 "start()", "is_tracing()" 和 "clear_traces()" 等函数。

tracemalloc.take_snapshot()

   保存一个由 Python 分配的内存块的追踪的快照。 返回一个新的
   "Snapshot" 实例。

   该快照不包括在 "tracemalloc" 模块开始追踪内存分配之前分配的内存块。

   追踪的回溯被限制为 "get_traceback_limit()" 个帧。 可使用 "start()"
   函数的 *nframe* 形参来保存更多的帧。

   "tracemalloc" 模块必须正在追踪内存分配才能保存快照，参见 "start()"
   函数。

   另请参阅 "get_object_traceback()" 函数。


域过滤器
--------

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

   按地址空间（域）来过滤内存块的追踪。

   3.6 新版功能.

   inclusive

      如果 *inclusive* 为 "True" (包括)，则匹配分配于地址空间 "domain"
      中的内存块。

      如果 *inclusive* 为 "False" (排除)，则匹配不是分配于地址空间
      "domain" 中的内存块。

   domain

      内存块的地址空间 ("int")。 只读的特征属性。 Read-only property.


过滤器
------

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

   对内存块的跟踪进行筛选。

   请参阅 "fnmatch.fnmatch()" 函数来了解 *filename_pattern* 的语法。
   "'.pyc'" 文件扩展名以 "'.py'" 替换。

   示例：

   * "Filter(True, subprocess.__file__)" 只包括 "subprocess" 模块的追
     踪数据

   * "Filter(False, tracemalloc.__file__)" 排除了 "tracemalloc" 模块的
     追踪数据

   * "Filter(False, "<unknown>")" 排除了空的回溯信息

   在 3.5 版更改: "'.pyo'" 文件扩展名不会再被替换为 "'.py'"。

   在 3.6 版更改: 增加了 "domain" 属性。

   domain

      内存块的地址空间 ("int" 或 "None")。

      tracemalloc 使用 "0" 号域来追踪 Python 的内存分配操作。 C 扩展可
      以使用其他域来追踪其他资源。extensions can use other domains to
      trace other resources.

   inclusive

      如果 *inclusive* 为 "True" (包括)，则只匹配名称与
      "filename_pattern" 匹配的文件在行号为 "lineno" 的位置上分配的内
      存块。

      如果 *inclusive* 为 "False" (排除)，则忽略名称与
      "filename_pattern" 匹配的文件在行号为 "lineno" 的位置上分配的内
      存块。

   lineno

      过滤器的行号 ("int")。 如果 *lineno* 为 "None"，则该过滤器将匹配
      任意行号。

   filename_pattern

      过滤器的文件名模型 ("str")。 只读的特征属性。

   all_frames

      如果 *all_frames* 为 "True"，则回溯的所有帧都会被检查。 如果
      *all_frames* 为 "False"，则只有最近的帧会被检查。

      如果回溯限制为 "1" 则该属性将没有效果。 参见
      "get_traceback_limit()" 函数和 "Snapshot.traceback_limit" 属性。


帧
--

class tracemalloc.Frame

   回溯的帧。

   "Traceback" 类是一个 "Frame" 实例的序列。instances.

   filename

      文件名（"字符串"）

   lineno

      行号（"整形"）


快照
----

class tracemalloc.Snapshot

   由 Python 分配的内存块的追踪的快照。

   "take_snapshot()" 函数创建一个快照实例。

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

      计算与某个旧快照的差异。 获取按 *key_type* 分组的
      "StatisticDiff" 实例的已排序列表形式的统计信息。

      请参阅 "Snapshot.statistics()" 方法了解 *key_type* 和
      *cumulative* 形参。

      结果将按以下值从大到小排序: "StatisticDiff.size_diff" 的绝对值,
      "StatisticDiff.size", "StatisticDiff.count_diff" 的绝对值,
      "Statistic.count" 然后是 "StatisticDiff.traceback"。

   dump(filename)

      将快照写入文件

      使用 "load()" 重载快照。

   filter_traces(filters)

      使用已过滤的 "traces" 序列新建一个 "Snapshot" 实例，*filters* 是
      "DomainFilter" 和 "Filter" 实例的列表。 如果 *filters* 为空列表
      ，则返回一个包含追踪的副本的新的 "Snapshot" 实例。

      包括的所有过滤器将同时被应用，一个追踪如果没有任何包括的过滤器与
      其匹配则会被忽略。 一个追踪如果有至少一个排除的过滤器与其匹配将
      会被忽略。

      在 3.6 版更改: "DomainFilter" 实例现在同样被 *filters* 所接受。

   classmethod load(filename)

      从文件载入快照。

      另见 "dump()".

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

      获取 "Statistic" 信息列表，按 *key_type* 分组排序：

      +-----------------------+--------------------------+
      | key_type              | description              |
      |=======================|==========================|
      | "'filename'"          | 文件名                   |
      +-----------------------+--------------------------+
      | "'lineno'"            | 文件名和行号             |
      +-----------------------+--------------------------+
      | "'traceback'"         | 回溯                     |
      +-----------------------+--------------------------+

      如果 *cumulative* 为 "True"，则累积一个追踪的回溯的所有帧的内存
      块的大小和数量，而不只是最近的帧。 累积模式只能在 *key_type* 等
      于 "'filename'" 和 "'lineno'" 的情况下使用。

      结果将按以下值从大到小排序: "Statistic.size", "Statistic.count"
      然后是 "Statistic.traceback"。

   traceback_limit

      保存在 "traces" 的回溯中的帧的最大数量：当快照被保存时
      "get_traceback_limit()" 的结果。

   traces

      由 Python 分配的所有内存块的追踪: "Trace" 实例的序列。

      该序列的顺序是未定义的。 请使用 "Snapshot.statistics()" 方法来获
      取统计信息的已排序列表。


统计
----

class tracemalloc.Statistic

   统计内存分配

   "Snapshot.statistics()" 返回 "Statistic" 实例的列表。.

   参见 "StatisticDiff" 类。

   count

      内存块数（"整形"）。

   size

      以字节数表示的内存块总计大小 ("int")。

   traceback

      内存块分配位置的回溯，"Traceback" 实例。


StatisticDiff
-------------

class tracemalloc.StatisticDiff

   在旧的和新的 "Snapshot" 实例之间内存分配上的统计差异。

   "Snapshot.compare_to()" 返回一个 "StatisticDiff" 实例的列表。 另请
   参看 "Statistic" 类。

   count

      新快照中的内存块数量 ("int"): 如果在新快照中内存块已被释放则为
      "0"。

   count_diff

      在旧的新的快照之间内存块数量之差 ("int"): 如果在新快照中内存块已
      被分配则为 "0"。

   size

      新快速中以字节数表示的内存块总计大小 ("int"): 如果在新快照中内存
      块已被释放则为 "0"。

   size_diff

      在旧的新的快照之间以字节数表示的内存块总计大小之差 ("int"): 如果
      在新快照中内存块已被分配则为 "0"。

   traceback

      内存块分配位置的回溯，"Traceback" 实例。


跟踪
----

class tracemalloc.Trace

   一个内存块的跟踪信息。

   "Snapshot.traces" 属性是一个 "Trace" 实例的序列。

   在 3.6 版更改: 增加了 "domain" 属性。

   domain

      内存块的地址空间 ("int")。 只读的特征属性。 Read-only property.

      tracemalloc 使用 "0" 号域来追踪 Python 的内存分配操作。 C 扩展可
      以使用其他域来追踪其他资源。extensions can use other domains to
      trace other resources.

   size

      以字节数表示的内存块大小 ("int")。

   traceback

      内存块分配位置的回溯，"Traceback" 实例。


回溯
----

class tracemalloc.Traceback

   "Frame" 实例的序列将按从最旧的帧到最新的帧排序。

   一个回溯包含至少 "1" 个帧。 如果 "tracemalloc" 模块无法获取帧，则会
   使用文件名 ""<unknown>"" 和行号 "0"。

   当保存一个快照时，追踪的回溯被限制为 "get_traceback_limit()" 个帧。
   参见 "take_snapshot()" 函数。 回溯的原始帧数存放在
   "Traceback.total_nframe" 属性中。 这可以让人了解一个回溯是否因回溯
   限制而被截断。

   "Trace.traceback" 属性是一个 "Traceback" 对象的实例。

   在 3.7 版更改: 现在帧的排序是从最旧到最新，而不是从最新到最旧。

   total_nframe

      在截断之前组成回溯的总帧数。 如果此信息不可用则该属性可被设为
      "None"。

   在 3.9 版更改: 增加了 "Traceback.total_nframe" 属性。

   format(limit=None, most_recent_first=False)

      将回溯格式化为由行组成的列表。 使用 "linecache" 模块从源代码提取
      行。 如果设置了 *limit*，则当 *limit* 为正值时将格式化 *limit*
      个最新的帧。 在其他情况下，则格式化 "abs(limit)" 个最新的帧。 如
      果 *most_recent_first* 为 "True"，则将反转已格式化帧的顺序，首先
      返回最新的帧而不是最旧的。

      类似于 "traceback.format_tb()" 函数，不同之处是 "format()" 不包
      括换行符。

      示例:

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

      输出:

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