程序使用了多少内存？
现在我们对计时有了较好的理解，那么让我们继续弄清楚程序使用了多少内存。我们很幸运，Fabian Pedregosa模仿Robert Kern的line_profiler实现了一个不错的内存分析器。
首先使用pip安装:
这里建议安装psutil包，因为它可以大大改善memory_profiler的性能）。
就像line_profiler，memory_profiler也需要在感兴趣的函数上面装饰@profile装饰器：
想要观察你的函数使用了多少内存，像下面这样执行：
一旦程序退出，你将会看到看起来像这样的输出：
line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式
memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门，两者都有在IPython中的快捷命令。你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容：
在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun，它们的行为类似于他们的命令行形式。主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰你要分析的函数。只需要在IPython会话中像先前一样直接运行分析：
这样可以节省你很多时间和精力，因为你的源代码不需要为使用这些分析命令而进行修改。
内存泄漏在哪里？
cPython解释器使用引用计数做为记录内存使用的主要方法。这意味着每个对象包含一个计数器，当某处对该对象的引用被存储时计数器增加，当引用被删除时计数器递减。当计数器到达零时，cPython解释器就知道该对象不再被使用，所以删除对象，释放占用的内存。
如果程序中不再被使用的对象的引用一直被占有，那么就经常发生内存泄漏。
查找这种“内存泄漏”最快的方式是使用Marius Gedminas编写的objgraph，这是一个极好的工具。该工具允许你查看内存中对象的数量，定位含有该对象的引用的所有代码的位置。
一开始，首先安装objgraph:
一旦你已经安装了这个工具，在你的代码中插入一行声明调用调试器：
最普遍的对象是哪些？
在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象：
哪些对象已经被添加或删除？
我们也可以查看两个时间点之间那些对象已经被添加或删除：
谁引用着泄漏的对象？
继续，你还可以查看哪里包含给定对象的引用。让我们以下述简单的程序做为一个例子：
想要看看哪里包含变量x的引用，执行objgraph.show_backref()函数
该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/backrefs.png，它看起来是像这样：
最下面有红字的盒子是我们感兴趣的对象。我们可以看到，它被符号x引用了一次，被列表y引用了三次。如果是x引起了一个内存泄漏，我们可以使用这个方法，通过跟踪它的所有引用，来检查为什么它没有自动的被释放。
回顾一下，objgraph 使我们可以：
- 显示占据python程序内存的头N个对象
- 显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了
- 在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用