R：for循环中的内存问题，已经尝试过rm和gc

Question

我正在尝试使用R中的XML包解析XML文件（超过200,000个文件，800MB）中的内容，并将它们保存到文本文件中以供进一步处理。然而，我的笔记本电脑只有4G RAM，R会话总是在这样做时崩溃。我的代码如下，我试图在rm（）之后使用ldply（），rm（）和gc（）。然而记忆问题仍然存在。有人可以指出我的问题吗？非常感谢你！

# read the file names
file_list = list.files()

parseXml = function(filename) {
  data = xmlTreeParse(filename, useInternalNodes = T)
  for (i in 1:length(xpathApply(data, "//mesh_term", xmlValue)) ) {
    tmp = data.frame("nct_id" = character(), "mesh_term" = character(), 
                      stringsAsFactors = F)

    # skip those trials data without mesh_term
    if (length(xpathApply(data, "//mesh_term", xmlValue)) > 0) { 
          tmp[1, 1] = xpathApply(data, "//nct_id", xmlValue)[[1]]
          tmp[1, 2] = xpathApply(data, "//mesh_term", xmlValue)[[i]]
    }
  }
  return(tmp)
  rm(tmp)
  gc()
}

# chop file_list into 1000 sections and do
# 1000 iteration, I assume that this can save some memory (but useless)
n = 1000
for (i in 1:n) {
  trialMesh = ldply(file_list[ (length(file_list)/n * (i-1) + 1) : (length(file_list)/n * i) ], 
                    parseXml)
  write.table(trialMesh, paste0("mypath/trialMesh_", i, ".txt"), sep="|", 
              eol="\n", quote=F, row.names = F, col.names = T)
  rm(trialMesh)
  gc()
}