在 Python 中统计程序的内存使用情况，可以通过多种方法实现。以下是一些常用的方法和工具： 1. **使用 `psutil` 库** `psutil` 是一个跨平台的库，可以用来获取系统信息，包括 CPU 和内存使用情况。通过 `psutil.virtual_memory()` 可以获取当前系统的内存使用情况。 示例代码如下： ```python import psutil def getMemCpu(): data = psutil.virtual_memory() total = data.total # 总内存，单位为字节 print('total', total) free = data.available # 可用内存 print('free', free) memory = "Memory usage:%d" % (int(round(data.percent))) + "%" print('memory', memory) cpu = "CPU:%0.2f" % psutil.cpu_percent(interval=1) + "%" print('cpu', cpu) if __name__ == "__main__": getMemCpu() ``` 该代码会输出总内存、可用内存、内存使用百分比以及 CPU 使用情况[^3]。 2. **使用 `memory_profiler` 库** `memory_profiler` 是一个专门用于监控 Python 程序内存使用的工具。它可以帮助你分析程序中每一行代码的内存消耗情况。 安装 `memory_profiler`： ```bash pip install -U memory_profiler ``` 使用示例： ```python from memory_profiler import profile @profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6) b = [2] * (2 * 10 ** 7) del b return a if __name__ == "__main__": my_func() ``` 运行时加上 `mprof run` 命令： ```bash mprof run my_script.py ``` 运行完成后，可以使用 `mprof plot` 命令绘制内存使用曲线图[^5]。 3. **使用 `sys.getsizeof()`** Python 提供了内置的 `sys.getsizeof()` 函数来获取对象占用的内存大小。 示例代码如下： ```python import sys a = [1, 2, 3, 4, 5] print(sys.getsizeof(a)) # 输出列表 a 占用的内存大小（以字节为单位） ``` 注意，`sys.getsizeof()` 只能获取对象本身占用的内存大小，而不能获取对象内部引用的其他对象的内存占用[^2]。 4. **结合生成器和列表的内存使用对比** 生成器通常比列表更节省内存。可以通过 `memory_profiler` 来对比两者的内存使用情况。 示例代码如下： ```python from memory_profiler import memory_usage print(memory_usage()) # 初始内存使用情况 gen = (i for i in range(1000000)) print(type(gen)) print(memory_usage()) # 生成器占用的内存 l1 = [i for i in range(1000000)] print(memory_usage()) # 列表占用的内存 print(type(l1)) ``` 通过对比可以看出，生成器占用的内存远小于列表[^4]。 ###