Question

这将是一个非常长的问题。所以，原谅我

我有以下情况，我想最好给出一个伪代码来更好地解释

python文件说 test.py

def test(i):
    from rpy2.robjects import r
    r.source('r_file.R')
    r.call_function(with some arguments)

    #Some Operations
    del r

文件： r_file.R

rm(list=ls(all=TRUE))

#some global variables
#some reference class

#creating an object of reference class
call_function = function(some arguments)
{
    Do some processing
    call few methods on a reference class

    call some more methods and do some operations

    rm(list=ls(all=TRUE))
    gc()

    return(0)

}

对python中的函数测试的调用发生在'i'的某些值上，即函数被调用为i的某些值，它总是大于1，即函数从 main 被多次调用STRONG>。因此，我们不止一次地获取R文件。每次调用python函数时我都想要一个新的R解释器。因此，每次调用函数时都会导入r并删除rpy2对象。

在r函数“call_function”中，我调用了一些方法，这些方法又创建了引用类对象。

在R代码中，我在代码的开头使用rm，并且在函数some_function退出时使用rm。

鉴于这种背景，我现在面临的问题是rm没有删除代码中的任何引用类，我不断收到这样的警告

In .removePreviousCoerce(class1, class2, where, prevIs) : methods currently exist for coercing from "Rev_R5" to "envRefClass"; they will be replaced

这里，Rev_R5是参考类。我不希望这种情况发生，是否有办法使用rm删除与引用类相关的所有方法，对象？

Answer 1

从R的全局环境中删除所有对象并不意味着您回到刚刚启动的R进程（类和方法定义可能会保留，如您所发现的那样）。

可以考虑使用removeClass()，removeMethod()或removeGeneric等R函数，但除非有客观要求（例如避免反复加载大型对象），每次创建R进程可能只是最安全的方法（启动R进程相对较快）。

由于无法终止并重新启动嵌入式R（来自R的限制，而不是来自rpy2），因此您必须启动和停止嵌入R的Python进程。

这样做的一种方法是使用Python包multiprocessing（包含在Python的标准库中）。另外一个好处是流程可以并行运行。

使用Doug Hellmann's excellent tutorial作为基础的简单考试：

import multiprocessing

def R_worker(i):
    """worker function"""

    print('Worker %i started' % i)
    from rpy2.robjects import r
    r.source('r_file.R')
    r.call_function(with some arguments)

    #Some Operations
    del r
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target = R_worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

如何删除引用类的方法和R中的对象

1 个答案: