本文将介绍Python内置函数中，在开发中查看对象内存的相关函数。
一、id()函数
id()函数是Python内置函数，用于返回对象的唯一标识符，也就是对象在内存中的地址。
num = 10
print(id(num))
输出结果：
140716657924880
在上面的例子中，我们定义了一个Python整型对象num，然后调用id()函数返回num对象在内存中的地址。
在Python中，同一个对象的地址是不会改变的，因此通过id()函数来查看对象的地址在调试中是非常有用的。
二、sys.getsizeof()函数
sys.getsizeof()函数是Python标准库中的函数，用于返回对象在内存中占用的字节数。
import sys
list_ = [1,2,3,4,5]
print(sys.getsizeof(list_))
输出结果：
104
在上面的例子中，我们定义了一个Python列表对象list_，然后调用sys.getsizeof()函数来返回对象在内存中占用的字节数。
对比其他语言，Python中的列表具有动态性，会随着列表元素的增多，动态扩展空间，因此占用的字节数也会相应增加。
三、命令行工具——objgraph库
objgraph库是Python第三方库之一，用于可视化Python对象和其关系。
首先，我们需要通过pip安装该库：
pip install objgraph
下面是一个简单的例子：
import objgraph
x = []
y = [x, [x], dict(x=x)]
objgraph.show_refs([y], filename='sample-graph.png')
输出结果：
在上面的例子中，我们定义了Python列表对象x和y，并将x作为y的元素和字典的值。
然后通过objgraph.show_refs()函数，生成了一个可视化对象的关系图，并输出为sample-graph.png文件。
该图展示了Python对象之间的引用关系，非常适合在内存泄漏等问题的调试中使用。
四、命令行工具——pympler库
pympler库是Python第三方库之一，用于细粒度监测Python内存。
首先，我们需要通过pip安装该库：
pip install pympler
下面是一个简单的例子：
from pympler import tracker
tr = tracker.SummaryTracker()
x = []
print(tr.print_diff())
y = [x, [x], dict(x=x)]
print(tr.print_diff())
输出结果：
types | # objects | total size
============================================= | =========== | ============
| 1 | 56
| 2 | 88
| 1 | 72
在上面的例子中，我们使用pympler库中的tracker.SummaryTracker()函数对Python内存进行监测。
首先，我们定义了Python列表对象x，并打印输出内存变化；然后我们定义了Python列表对象y，其中包含了对象x，并打印输出内存变化。
通过打印输出的变化，我们可以清晰的看到内存所占用的大小以及变化。
五、小结
本文介绍了Python内置函数和第三方库中，用于查看Python对象内存的相关函数。
id()函数可以用于查看对象的地址，在调试时非常有用；
sys.getsizeof()函数可以用于查看对象所占用的字节数，便于优化内存使用；
objgraph库可以用于可视化对象关系，便于调试内存泄漏等问题；
pympler库可以用于细粒度监测Python内存，便于查看内存大小和变化。