現在我們對計時有了較好的理解，那麼讓我們繼續弄清楚程式使用了多少記憶體。我們很幸運，fabian pedregosa模仿robert kern的line_profiler實現了乙個不錯的記憶體分析器。
首先使用pip安裝:
這裡建議安裝psutil包，因為它可以大大改善memory_profiler的效能）。
就像line_profiler，memory_profiler也需要在感興趣的函式上面裝飾@profile裝飾器：
想要觀察你的函式使用了多少記憶體，像下面這樣執行：
一旦程式退出，你將會看到看起來像這樣的輸出：
line_profiler和memory_profiler的ipython快捷方式
memory_profiler和line_profiler有乙個鮮為人知的小竅門，兩者都有在ipython中的快捷命令。你需要做的就是在ipython會話中輸入以下內容：
在這樣做的時候你需要訪問魔法命令%lprun和%mprun，它們的行為類似於他們的命令列形式。主要區別是你不需要使用@profiledecorator來修飾你要分析的函式。只需要在ipython會話中像先前一樣直接執行分析：
這樣可以節省你很多時間和精力，因為你的源**不需要為使用這些分析命令而進行修改。
cpython直譯器使用引用計數做為記錄記憶體使用的主要方法。這意味著每個物件包含乙個計數器，當某處對該物件的引用被儲存時計數器增加，當引用被刪除時計數器遞減。當計數器到達零時，cpython直譯器就知道該物件不再被使用，所以刪除物件，釋放占用的記憶體。
如果程式中不再被使用的物件的引用一直被占有，那麼就經常發生記憶體洩漏。
查詢這種「記憶體洩漏」最快的方式是使用marius gedminas編寫的objgraph，這是乙個極好的工具。該工具允許你檢視記憶體中物件的數量，定位含有該物件的引用的所有**的位置。
一開始，首先安裝objgraph:
一旦你已經安裝了這個工具，在你的**中插入一行宣告呼叫偵錯程式：
最普遍的物件是哪些？
在執行的時候，你可以通過執行下述指令檢視程式中前20個最普遍的物件：
哪些物件已經被新增或刪除？
我們也可以檢視兩個時間點之間那些物件已經被新增或刪除：
誰引用著洩漏的物件？
繼續，你還可以檢視**包含給定物件的引用。讓我們以下述簡單的程式做為乙個例子：
想要看看**包含變數x的引用，執行objgraph.show_backref()函式
該命令的輸出應該是一副png影象，儲存在/tmp/backrefs.png，它看起來是像這樣：
最下面有紅字的盒子是我們感興趣的物件。我們可以看到，它被符號x引用了一次，被列表y引用了三次。如果是x引起了乙個記憶體洩漏，我們可以使用這個方法，通過跟蹤它的所有引用，來檢查為什麼它沒有自動的被釋放。
回顧一下，objgraph 使我們可以：
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