python中如何查看指定内存地址的内容

本文介绍在Python中如何查看指定内存地址的内容,适用于熟悉C/C++的开发者。通过内置函数和模块,我们可以获取对象的内存大小、内存地址,并以16进制形式展示内存布局。示例中展示了如何对不同类型的对象进行操作,但并非所有对象都支持此功能。

博客:博客园 | 优快云 | blog

python中一般并不需要查看内存内容,但作为从C/C++过来的人,有的时候还是想看看内存,有时是为了验证内容是否与预期一致,有时是为了探究下内存布局。

from sys import getsizeof 
from ctypes import string_at

'''
getsizeof(...)
    getsizeof(object, default) -> int
    Return the size of object in bytes.
    
string_at(ptr, size=-1)
    string_at(addr[, size]) -> string
    Return the string at addr.
'''

getsizeof用于获取对象占用的内存大小,string_at用于获取指定地址、指定字节长度的内容,因为返回的对象类型是bytes,可以调用hex()函数转换成16进制查看。

int对象的内存内容如下,首先通过函数id获取对象的内存地址。

i = 100
type(i)
# int
s = string_at(id(i), getsizeof(i))
type(s)
# bytes
s
# b'>\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa0\x99\xfd\x1d\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00d\x00\x00\x00'
s.hex()
# '3e00000000000000a099fd1d00000000010000000000000064000000'

如果对int对象的内存布局不熟悉,可能看不出什么。

再举一个numpy的例子。

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

>>> a.data
<memory at 0x00000000062483A8>
>>> m = a.data
>>> type(m)
memoryview
>>> m.hex()
'000000000100000002000000030000000400000005000000060000000700000008000000090000000a0000000b000000'

>>> a.ctypes.data
68393696
>>> string_at(a.ctypes.data, a.nbytes).hex()
'000000000100000002000000030000000400000005000000060000000700000008000000090000000a0000000b000000'


上面展示的两个例子,一个是通过memoryview对象查看,另一个是通过string_at查看。不是所有对象都支持memoryview

class memoryview(obj)

Create a memoryview that references obj. obj must support the buffer protocol. Built-in objects that support the buffer protocol include bytes and bytearray.

—— from https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#memoryview

string_at

ctypes.string_at(address, size=-1)

This function returns the C string starting at memory address address as a bytes object. If size is specified, it is used as size, otherwise the string is assumed to be zero-terminated.

—— from https://docs.python.org/3/library/ctypes.html?highlight=string_at#ctypes.string_at

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:如何在Python中使用file.read方法指定读取文件时的内存使用量。用户担心一次性读取大文件可能导致内存不足,所以想限制每次读取的内存使用量。 首先,我需要确认file.read方法的行为。Python的file.read(size)方法允许指定读取的字节数,这样可以分块读取文件,避免一次性加载整个文件到内存中。例如,read(1024)会读取下一个1024字节的数据。不过,用户可能希望更精确地控制内存使用量,尤其是在处理大文件时。 接下来,我需要考虑如何循环读取文件。通常的做法是使用一个循环,每次读取指定大小的块,直到文件结束。例如: with open('large_file.txt', 'r') as f: while True: chunk = f.read(1024 * 1024) # 每次读取1MB if not chunk: break # 处理chunk 这里,每次读取1MB的数据,处理后再读取下一块。这样可以有效控制内存使用,因为每次只保留当前块的数据。 用户可能还会关心如何确定合适的块大小。块大小的选择需要平衡内存使用和I/O效率。较大的块减少I/O次数,但增加内存占用;较小的块则相反。通常,1MB到10MB的块大小是合理的选择,比如使用1024*1024(1MB)作为参数。 另外,需要提到的是,在文本模式下(如使用'r'打开文件),read(size)读取的是字符数而非字节数,这可能因编码不同导致实际内存使用有所差异。如果精确控制内存使用很重要,可能需要以二进制模式('rb')打开文件,这样size参数直接对应字节数,但处理文本时需要自行解码。 还有一个注意事项是,当处理大文件时,逐行读取可能更高效,尤其是文本文件。可以使用for循环逐行读取: with open('large_file.txt', 'r') as f: for line in f: # 处理line 这种方式每次读取一行,内存占用取决于行的长度。对于行较长的文件,可能还是需要分块读取。 总结来说,用户需要分块读取文件,使用read方法指定每次读取的字节数,并在循环中处理每个块。同时,根据文件类型和需求选择合适的块大小和模式(文本或二进制)。此外,还可以结合生成器或迭代器来进一步优化内存管理。 最后,确保提醒用户在处理完毕后正确关闭文件,使用with语句可以自动管理资源,避免文件泄漏。同时,处理每个块时要注意可能的数据截断问题,特别是在处理文本数据时,可能需要检查块边界是否截断了多字节字符,这时可能需要更复杂的处理逻辑,比如使用io模块或按行读取。</think>在Python中,通过`file.read`方法控制内存使用时,可以通过**分块读取文件**的方式实现。具体步骤如下: --- ### 1. 使用`read(size)`指定读取字节数 `file.read(size)`的参数`size`表示**最多读取的字节数**(文本模式下为字符数)。例如每次读取1MB数据: ```python with open('large_file.txt', 'r') as f: while True: chunk = f.read(1024 * 1024) # 每次读取1MB if not chunk: # 文件读取完毕时退出循环 break # 处理chunk数据 ``` --- ### 2. 二进制模式精确控制内存 若需**精确控制字节级内存**,建议使用二进制模式(`'rb'`): ```python with open('large_file.dat', 'rb') as f: chunk = f.read(2 * 1024 * 1024) # 每次读取2MB ``` --- ### 3. 按行读取(适合文本文件) 若文件是文本格式,可用迭代器逐行读取,内存占用取决于单行长度: ```python with open('log.txt', 'r') as f: for line in f: # 逐行读取 process(line) ``` --- ### 关键注意事项 - **内存与I/O的平衡**:较大的`size`(如10MB)减少I/O次数但增加内存占用,较小的`size`(如4KB)则相反[^2]。 - **文本模式陷阱**:文本模式下的`size`参数单位为字符(与编码相关),二进制模式单位为字节。 - **资源释放**:使用`with`语句确保文件自动关闭。 --- ### 示例:分块处理大文件 ```python def process_large_file(path, chunk_size=1024*1024): with open(path, 'r') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break print(f"处理了 {len(data)} 字符的数据") process_large_file('big_data.csv') ``` ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值