Bloomberg在2022年4月开源了Memray，这是一个Python的内存分析器。它可以跟踪Python代码、本地扩展模块和Python解释器本身的内存分配情况。它可以生成几种不同类型的报告，帮助你分析捕获的内存使用数据。虽然通常作为CLI工具使用，但它也可以作为一个库来执行更细化的剖析任务。

这个库的特点：

• 🕵️跟踪每个函数调用，所以它可以准确地表示调用堆栈，不像采样分析器不够准确。
• ℭ 还能处理C/C++库中的本地调用，因此整个调用栈都会出现在结果中。
• 🏎 速度极快! 剖析在应用程序中引起最小的减速。追踪本地代码会慢一些，但这可以根据需要启用或禁用。
• 📈 它可以对收集的内存使用数据生成各种报告，如火焰图。
• 🧵 与Python线程一起工作。
• 👽🧵与本地线程（例如C++扩展中的线程）一起工作。

• 分析应用程序中的分配，帮助发现高内存使用率的原因。
• 查找内存泄漏。
• 找到代码中导致大量（内存）分配的热点（hotspots）。
• 注意，Memray只在Linux上工作，不能安装在其他平台上。

除了这些官方的优点，还有几个值得注意的内容：

1、完全开源，采用Apache 2协议，商业使用友好；
2、对于长时间运行的python代码尤其友好，可以深度分析分配的内存使用情况；
3、对于native代码的分析也很厉害，所以可以看numpy和pandas的运行情况，它还拥有live模式，直接观看内存的消耗情况

注意一点的是，正在运行的python代码是不可以追踪的，创作者认为这种情况看不到“回溯”的内存使用。所以目前还不支持这种模式。

GitHub地址：https://github.com/bloomberg/memray