memray 是一个Python库，它提供了一种可视化内存管理工具，可以帮助Python开发人员更好地理解和优化他们的代码中的内存使用情况。

它是由彭博社开发的，可用于分析Python程序中的内存泄漏和其他内存问题。以下是memray库的使用场景和入门案例。

使用场景

• 优化内存使用：当你的Python程序使用大量内存时，可以使用memray库来识别哪些变量和对象正在占用大量内存，以便优化你的代码。
• 调试内存泄漏：当你的Python程序出现内存泄漏时，可以使用memray库来识别哪些变量和对象正在泄漏内存，以便进行调试。
• 分析对象引用：当你需要了解Python对象之间的引用关系时，可以使用memray库来分析对象之间的引用链，以便更好地理解代码。

如何使用

假设你有一个Python程序，它读取大量的数据并处理它们。你发现这个程序在处理大量数据时会使用大量的内存。你想了解哪些变量和对象正在占用大量内存。

以下是使用memray库进行内存分析的入门案例：

首先，安装memray库：

pip install memray

然后，在你的Python程序中引入memray库并运行你的代码。当你的程序开始使用大量内存时，你可以使用memray库来识别内存占用情况。例如，你可以使用以下代码来获取程序中最大的内存使用量：

import memray
memray.print_max_usage()

这将打印出程序的最大内存使用量和使用最多内存的对象的信息。你可以使用这些信息来优化你的代码并减少内存使用。

此外，你可以使用memray库来分析对象之间的引用关系。例如，你可以使用以下代码来获取一个对象及其所有引用的对象的信息：

import memray
my_object = xxxxxxxxx
memray.print_object_summary(my_object)

这将打印出my_object及其引用的所有对象的信息。你可以使用这些信息来更好地理解你的代码并优化内存使用。

总之，memray是一个非常有用的Python库，可以帮助开发人员更好地理解和优化他们的代码中的内存使用情况。它提供了一些实用的工具来识别内存占用情况、调试内存泄漏和分析对象引用关系。

github：https://github.com/bloomberg/memray