memray

Memray 是一款面向 Python 的内存分析器，旨在追踪 Python 代码、原生扩展模块（如 C/C++）以及 Python 解释器本身的内存分配情况。它为每个函数调用提供详细的调用栈追踪，从而实现精确的内存使用归因——这与抽样分析器的做法不同。它同时支持命令行和库式用法，在不同分析场景中十分灵活。 核心功能包括： - 完整调用栈表示追踪所有函数调用。 - 通过可选的 --native 标志分析 Python 扩展（如 numpy、pandas）中的原生 C/C++ 代码。 - 生成多种报告类型：火焰图（HTML）、表格、树状视图、实时终端监控、摘要和统计信息。 - 支持 Python 线程和原生线程（如来自 C++ 扩展的线程）。 - 高性能：分析过程中的性能损耗极小；可通过开关原生追踪来平衡速度与细节。 - 通过 pytest-memray 插件与 pytest 集成，实现自动化内存测试和限制检查。 - 实时模式：针对长时间运行的脚本，提供交互式 TUI 进行实时内存检查。 - 可编程 API：使用 memray.Tracker() 上下文管理器以编程方式分析特定代码块。 安装需要 Python 3.9+，可通过 pip 或 conda 获取。Linux x86/x64 和 macOS 提供二进制 wheel 包；源码编译需要 libunwind 和 liblz4 等系统依赖。文档和示例托管在 https://bloomberg.github.io/memray/。 Memray 可帮助识别高内存占用、内存泄漏和分配热点。它不支持 Windows 及其他平台。项目采用 Apache-2.0 许可证，欢迎遵循 DCO 签署规范 Community 贡献。