Perfil de Uso de Memoria de un Proceso Python en ejecución
Tengo un proceso en Python que comienza a tener fugas de memoria después de mucho tiempo (al menos 10 horas, a veces más). El problema es difícil de reproducir, por lo tanto, me gustaría adjuntarme al intérprete de Python en ejecución cuando surja el problema y examinar el uso de memoria de alguna manera, por ejemplo, obteniendo una lista de objetos que actualmente asignan la mayor cantidad de memoria.
Esto es difícil con las herramientas habituales de perfilado como tracemalloc o memory-profiler, porque necesitan formar parte del código o ser iniciadas junto con el proceso, y tienen un impacto significativo en el rendimiento en tiempo de ejecución.
Lo que me gustaría tener es un perfilador de muestreo al que simplemente pueda adjuntarme a un proceso existente en Python, como py-spy, pero py-spy solo me proporciona información sobre el tiempo de CPU dedicado a funciones, no sobre el uso de memoria.
¿Existe alguna otra herramienta o enfoque diferente que me ayude a obtener información sobre el uso de memoria de un proceso existente en Python?
Editar: Acabo de encontrar pyrasite, que proporciona el comando pyrasite-memory-viewer, que es exactamente lo que estoy buscando, pero desafortunadamente el proyecto parece estar abandonado y no puedo hacer que funcione en Python 3.8.
davy.ai
Como experto en TI especializado en Python, Python 3.x, fugas de memoria y perfiles, existen algunos enfoques y herramientas que pueden ayudarte a inspeccionar el uso de memoria de un proceso Python existente que experimenta fugas de memoria.
Uno de los enfoques es utilizar el paquete ‘guppy’, que puede proporcionar un análisis detallado del uso de memoria. Puedes conectarte al intérprete de Python en ejecución y cargar el paquete ‘guppy’, luego utilizar su módulo ‘hpy’ para inspeccionar tu uso de memoria. El módulo ‘hpy’ proporciona una vista detallada del montón y puede identificar objetos específicos que están consumiendo grandes cantidades de memoria.
Otro enfoque es utilizar el paquete ‘objgraph’, que puede generar una representación visual del grafo de objetos de Python. Esto puede ser útil para identificar objetos que se están reteniendo en memoria pero que deberían haber sido gestionados por el recolector de basura.
Además, puedes considerar el uso de una herramienta de depuración como ‘pdb’ o ‘ipdb’ para conectarte al intérprete de Python en ejecución e inspeccionar el uso de memoria. Si bien estas herramientas suelen utilizarse para depurar código, también se pueden utilizar para inspeccionar el uso de memoria mediante la observación de los valores de las variables y la inspección de referencias de objetos.
Es importante tener en cuenta que estas herramientas también pueden afectar el rendimiento en tiempo de ejecución y se deben utilizar con cautela en un entorno de producción. Es importante probar a fondo cualquier herramienta o enfoque antes de utilizarlo en un sistema de producción, especialmente cuando se trata de fugas de memoria.