Python deepcopy 使用的内存比需要的多

Question

最近我在使用 copy.deepcopy 时遇到了奇怪的内存使用情况。 .
我有以下代码示例:

import copy
import gc
import os

import psutil
from pympler.asizeof import asizeof
from humanize import filesize


class Foo(object):
    __slots__ = ["name", "foos", "bars"]

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.foos = {}
        self.bars = {}

    def add_foo(self, foo):
        self.foos[foo.name] = foo

    def add_bar(self, bar):
        self.bars[bar.name] = bar

    def __getstate__(self):
        return {k: getattr(self, k) for k in self.__slots__}

    def __setstate__(self, state):
        for k, v in state.items():
            setattr(self, k, v)


class Bar(object):
    __slots__ = ["name", "description"]

    def __init__(self, name, description):
        self.name = name
        self.description = description

    def __getstate__(self):
        return {k: getattr(self, k) for k in self.__slots__}

    def __setstate__(self, state):
        for k, v in state.items():
            setattr(self, k, v)

def get_ram():
    return psutil.Process(os.getpid()).memory_info()[0]

def get_foo():
    sub_foo = Foo("SubFoo1")
    for i in range(5000):
        sub_foo.add_bar(Bar("BarInSubFoo{}".format(i), "BarInSubFoo{}".format(i)))
    foo = Foo("Foo")
    foo.add_foo(sub_foo)
    for i in range(5000):
        foo.add_bar(Bar("BarInFoo{}".format(i), "BarInFoo{}".format(i)))

    return foo

def main():
    foo = get_foo()
    foo_size = asizeof(foo)

    gc.collect()
    ram1 = get_ram()

    foo_copy = copy.deepcopy(foo)

    gc.collect()
    ram2 = get_ram()
    foo_copy_size = asizeof(foo_copy)
    print("Original object size: {}, Ram before: {}\nCopied object size: {}, Ram after: {}\nDiff in ram: {}".format(
        filesize.naturalsize(foo_size), filesize.naturalsize(ram1), filesize.naturalsize(foo_copy_size),
        filesize.naturalsize(ram2), filesize.naturalsize(ram2-ram1)
    ))

if __name__ == "__main__":
    main()

我试图做的是测试copy.deepcopy前后程序使用的内存量。 .为此，我创建了两个类。
我预计在调用 deepcopy 后我的内存使用量会增加，其数量等于原始对象的大小。
奇怪的是我得到了这些结果:

Original object size: 2.1 MB, Ram before: 18.6 MB
Copied object size: 2.1 MB, Ram after: 24.7 MB
Diff in ram: 6.1 MB

正如您所看到的，内存使用量的差异大约是。复制对象大小的 300%。
** 这些结果是在 Windows 10 64 位上使用 Python 3.8.5 获得的
我尝试了什么？

使用 Python2.7 运行此代码示例，结果更奇怪(超过复制对象大小的 500%):

Original object size: 2.3 MB, Ram before: 34.3 MB
Copied object size: 2.3 MB, Ram after: 46.2 MB
Diff in ram: 11.9 MB

在 Linux 上使用 Python3.8 和 Python2.7 运行得到相同的结果(分别)。

在 __getstate__ 中返回元组列表而不是 dict得到了更好的结果，但与我预期的相差甚远

在 Foo 中使用列表而不是字典object 也得到了更好的结果，但也远非我所期望的。

使用 pickle.dumps & pickle.loads以复制对象产生了相同的结果。

有什么技巧吗？

Answer 1

其中一些可能是因为 deepcopy保留它访问过的所有对象的缓存，以避免陷入无限循环(set 我很确定)。对于这种事情，您可能应该编写自己的高效复制功能。 deepcopy编写为能够处理任意输入，不一定是高效的。
如果你想要一个高效的复制功能，你可以自己写。这对于深拷贝来说已经足够了，效果如下:

import copy
import gc
import os

import psutil
from pympler.asizeof import asizeof
from humanize import filesize


class Foo(object):
    __slots__ = ["name", "foos", "bars"]

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.foos = {}
        self.bars = {}

    def add_foo(self, foo):
        self.foos[foo.name] = foo

    def add_bar(self, bar):
        self.bars[bar.name] = bar

    def copy(self):
        new = Foo(self.name)
        new.foos = {k:foo.copy() for k, foo in self.foos.items()}
        new.bars = {k:bar.copy() for k, bar in self.bars.items()}
        return new

class Bar(object):
    __slots__ = ["name", "description"]

    def __init__(self, name, description):
        self.name = name
        self.description = description

    def copy(self):
        return Bar(self.name, self.description)

def get_ram():
    return psutil.Process(os.getpid()).memory_info()[0]

def get_foo():
    sub_foo = Foo("SubFoo1")
    for i in range(5000):
        sub_foo.add_bar(Bar("BarInSubFoo{}".format(i), "BarInSubFoo{}".format(i)))
    foo = Foo("Foo")
    foo.add_foo(sub_foo)
    for i in range(5000):
        foo.add_bar(Bar("BarInFoo{}".format(i), "BarInFoo{}".format(i)))

    return foo

def main():
    foo = get_foo()
    foo_size = asizeof(foo)

    gc.collect()
    ram1 = get_ram()

    foo_copy = foo.copy()

    gc.collect()
    ram2 = get_ram()
    foo_copy_size = asizeof(foo_copy)
    print("Original object size: {}, Ram before: {}\nCopied object size: {}, Ram after: {}\nDiff in ram: {}".format(
        filesize.naturalsize(foo_size), filesize.naturalsize(ram1), filesize.naturalsize(foo_copy_size),
        filesize.naturalsize(ram2), filesize.naturalsize(ram2-ram1)
    ))

if __name__ == "__main__":
    main()