R会话中管理可用内存的技巧

人们使用什么技巧来管理交互式R会话的可用内存?我使用下面的函数[基于Petr Pikal和David Hinds在2004年发布的r-help列表]来列出(和/或排序)最大的对象，并偶尔rm()其中一些对象。但到目前为止最有效的解决办法是……在64位Linux下运行，有充足的内存。

大家还有什么想分享的妙招吗?请每人寄一份。

# improved list of objects
.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by,
                        decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) {
    napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
                                         fn(get(x, pos = pos)))
    names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
    obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
    obj.mode <- napply(names, mode)
    obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
    obj.size <- napply(names, object.size)
    obj.dim <- t(napply(names, function(x)
                        as.numeric(dim(x))[1:2]))
    vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
    obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
    out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim)
    names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
    if (!missing(order.by))
        out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
    if (head)
        out <- head(out, n)
    out
}
# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
    .ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}

当前回答

我使用数据。表方案。使用它的:=运算符，你可以:

通过引用添加列通过引用修改现有列的子集，通过引用修改组通过引用删除列

这些操作都不会复制(可能很大的)数据。连一张桌子都没有。

聚合也特别快，因为数据。表使用更少的工作内存。

相关链接:

来自数据的新闻。表，伦敦R展示，2012年什么时候我应该在data.table中使用:=操作符?

2012-08-10 10:13:43

其他回答

我真的很欣赏上面的一些答案，遵循@hadley和@Dirk的建议，关闭R并发布源代码，使用命令行，我想出了一个非常适合我的解决方案。我必须处理数百个质谱仪，每个质谱仪占用大约20 Mb的内存，所以我使用了两个R脚本，如下所示:

首先是包装器:

#!/usr/bin/Rscript --vanilla --default-packages=utils

for(l in 1:length(fdir)) {

   for(k in 1:length(fds)) {
     system(paste("Rscript runConsensus.r", l, k))
   }
}

用这个脚本，我基本上控制我的主脚本做什么运行共识。r，然后写出输出的数据答案。这样，每次包装器调用脚本时，似乎会重新打开R并释放内存。

希望能有所帮助。

2014-07-23 12:20:39

如果真的想避免泄漏，应该避免在全局环境中创建任何大对象。

我通常做的是有一个函数来完成这项工作并返回NULL -所有数据都在这个函数或它调用的其他函数中读取和操作。

2014-07-20 05:43:52

请注意这些数据。table包的tables()似乎是Dirk的.ls.objects()自定义函数的一个很好的替代品(在前面的回答中有详细说明)，尽管只是针对data.frames/tables，而不是矩阵，数组，列表。

2013-10-11 10:59:54

在将数据框架传递给回归函数的data=参数时，我积极地使用子集参数，只选择所需的变量。如果我忘记向公式和select=向量添加变量，确实会导致一些错误，但由于减少了对象的复制，它仍然节省了大量时间，并显著减少了内存占用。假设我有400万条记录和110个变量(我确实有)。例子:

# library(rms); library(Hmisc) for the cph,and rcs functions
Mayo.PrCr.rbc.mdl <- 
cph(formula = Surv(surv.yr, death) ~ age + Sex + nsmkr + rcs(Mayo, 4) + 
                                     rcs(PrCr.rat, 3) +  rbc.cat * Sex, 
     data = subset(set1HLI,  gdlab2 & HIVfinal == "Negative", 
                           select = c("surv.yr", "death", "PrCr.rat", "Mayo", 
                                      "age", "Sex", "nsmkr", "rbc.cat")
   )            )

通过设置上下文和策略:gdlab2变量是一个逻辑向量，它是为一组实验室测试的所有正常或几乎正常值的数据集中的主题构建的，而HIVfinal是一个字符向量，总结了艾滋病毒的初步和确认测试。

2010-12-05 18:15:05

我在推特上看到了这个，觉得德克的功能太棒了!根据JD Long的回答，为了方便用户阅读，我会这样做:

# improved list of objects
.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by,
                        decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) {
    napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
                                         fn(get(x, pos = pos)))
    names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
    obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
    obj.mode <- napply(names, mode)
    obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
    obj.prettysize <- napply(names, function(x) {
                           format(utils::object.size(x), units = "auto") })
    obj.size <- napply(names, object.size)
    obj.dim <- t(napply(names, function(x)
                        as.numeric(dim(x))[1:2]))
    vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
    obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
    out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.prettysize, obj.dim)
    names(out) <- c("Type", "Size", "PrettySize", "Length/Rows", "Columns")
    if (!missing(order.by))
        out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
    if (head)
        out <- head(out, n)
    out
}
    
# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
    .ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}

lsos()

结果如下:

                      Type   Size PrettySize Length/Rows Columns
pca.res                 PCA 790128   771.6 Kb          7      NA
DF               data.frame 271040   264.7 Kb        669      50
factor.AgeGender   factanal  12888    12.6 Kb         12      NA
dates            data.frame   9016     8.8 Kb        669       2
sd.                 numeric   3808     3.7 Kb         51      NA
napply             function   2256     2.2 Kb         NA      NA
lsos               function   1944     1.9 Kb         NA      NA
load               loadings   1768     1.7 Kb         12       2
ind.sup             integer    448  448 bytes        102      NA
x                 character     96   96 bytes          1      NA

注:我补充的主要部分是(再次改编自JD的回答):

obj.prettysize <- napply(names, function(x) {
                           print(object.size(x), units = "auto") })

2011-01-28 11:46:53

R会话中管理可用内存的技巧

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