在 python 中访问内存堆
Accessing the memory heap in python
有没有办法访问Python中的内存堆？我感兴趣的是能够访问在 运行 实例的内存中分配的 所有 对象。
您无法获得直接 访问权限，但the gc module should do most of what you want. A simple gc.get_objects() 调用将return 收集器跟踪的所有对象。这不是 一切，因为 CPython 垃圾收集器只关心潜在的引用循环（所以内置类型不能引用其他对象，例如 int，float、str 等）不会出现在结果 list 中，但它们都会被 something 引用 list（如果不是，它们的引用计数将为零并且它们将被处理掉）。
除此之外，您可能会从 inspect 模块中获得一些更有针对性的用途，尤其是 stack frame inspection, using the traceback module 用于“轻松格式化”或手动挖掘半文档化的框架对象本身，或者其中允许您将范围缩小到堆栈框架上的特定活动范围。
对于最接近堆的解决方案，您可以在您的代码中使用the tracemalloc module to trace and record allocations as they happen, or the pdb debugger to do live introspection from the outside (possibly adding breakpoint() calls，使其在到达该点时自动停止，让您环顾四周。
有没有办法访问Python中的内存堆？我感兴趣的是能够访问在 运行 实例的内存中分配的 所有 对象。
您无法获得直接 访问权限，但the gc module should do most of what you want. A simple gc.get_objects() 调用将return 收集器跟踪的所有对象。这不是 一切，因为 CPython 垃圾收集器只关心潜在的引用循环（所以内置类型不能引用其他对象，例如 int，float、str 等）不会出现在结果 list 中，但它们都会被 something 引用 list（如果不是，它们的引用计数将为零并且它们将被处理掉）。
除此之外，您可能会从 inspect 模块中获得一些更有针对性的用途，尤其是 stack frame inspection, using the traceback module 用于“轻松格式化”或手动挖掘半文档化的框架对象本身，或者其中允许您将范围缩小到堆栈框架上的特定活动范围。
对于最接近堆的解决方案，您可以在您的代码中使用the tracemalloc module to trace and record allocations as they happen, or the pdb debugger to do live introspection from the outside (possibly adding breakpoint() calls，使其在到达该点时自动停止，让您环顾四周。