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Memray是一个由彭博社开发的、开源内存剖析器；开源一个多月，已经收获了超8.4k的star，是名副其实的明星项目。今天我们就给大家来推荐这款python内存分析神器。
Memray可以跟踪python代码、本机扩展模块和python解释器本身中内存分配，可以生成多种不同类型的报告，帮助您分析python代码内存使用情况。
工具的主要特点：
跟踪每个函数的调用，能够准确的跟踪调用栈
能跟踪c/c++库的调用
分析速度很快
收集内存数据，输出各种图标
使用python线程
与本地线程一起工作
可以帮助解决的问题：
分析应用程序中内存分配，发现高内存使用率的原因
查找内存泄漏的原因
查找导致内存大量分配的代码热点
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memray安装
环境要求：python3.7+以上版本，linux系统（仅支持linux系统）
安装：pip3 install memray
memray使用
memray使用帮助
python3 -m memray --help
run命令使用
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python3 -m memray run --help 获取帮助
python3 -m memray run xxx.py 直接分析某个py文件的内存使用情况，就会在当前路径下生成一个 ‘memray-py文件名.进程id.bin’ 的内存使用记录文件。当然，也可以跟上-o outFiPath 指定输出路径。如果运行的py文件是模块代码，也可以使用-m xxx.py 方式运行。
‘memray-py文件名.进程id.bin’ 文件，可以通过 python3 -m memray flamegraph memray-py文件名.进程id.bin 转换为一份html-火焰图报告
如上图，从上往下，显示了程序的调用过程，宽度，代表函数占用内存多少。
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python3 -m memray run --native xxxx.py 会跟踪分析python代码中调用底层的C/C++函数消耗的内存情况
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python3 -m memray run --trace-python-allocators xxx.py 跟踪分析python程序内存分配器pymalloc的情况
这个看上去，和没有加参数，效果差不多，但是，实际上是完全不一样的。这种方式，会深入跟踪内存分配，python常见的内存分配器有四种（malloc、free、realloc、pymalloc），这个参数，在python出现内存溢出时，就非常有用了。但是，加了这个参数，运输速度会变慢，收集的数据生成的文件会更大。
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python3 -m memray run --live xxx.py 用实时屏幕模式显示跟踪的内存数据。
默认时，根据Total memory的数据从大到小，往下排列；按"O"，可以根据私有内存从大到小，排序显示内存对象；按“A”，则根据内存分配次数量从高到底排序。
有了这个统计数据，就能快速定位到哪些对象，占用内存大，哪些对象被频繁的分配内存。这些对象，就是重点分析对象。
flamegraph命令---生成火焰图报告
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python3 -m memray flamegraph --help 获取帮助
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python3 -m memray flamegraph xxx.bin 生成火焰图
table命令--生成表格报告
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python3 -m memray table --help 获取帮助
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python3 -m memray table xxxx.bin 把bin文件转换为表格报告
tree命令--生成树形报告
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python3 -m memray tree --help 获取帮助
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python3 -m memray tree xxxx.bin 把bin文件转换为树形报告
summary命令--生成概要报告
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python3 -m memray summary --help 获取帮助
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python3 -m memray summary xxxx.bin 对bin文件进行分析，生成概要报告
stats命令---生成详细统计报告
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python3 -m memray stats --help 获取帮助
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python3 -m memray stats xxxx.bin 对bin文件进行分析，生成详细报告
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：
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