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これは非常に長い質問になります。では、ご容赦を

私は次のシナリオを持っています。物事をよりよく説明するために疑似コードを与える方が良いと思います

Pythonファイルはtest.pyと言う

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

    #Some Operations
    del r

ファイル: 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)

}

Python での関数 test の呼び出しは、'i' のいくつかの値に対して発生します。つまり、常に 1 より大きい i のいくつかの値に対して関数が呼び出されます。つまり、関数はmainから複数回呼び出されます。したがって、R ファイルを複数回ソースします。Python 関数を呼び出すたびに、新しい R インタープリターが必要でした。したがって、関数が呼び出されるたびに r をインポートし、rpy2 オブジェクトも削除します。

r 関数 "call_function" 内で、いくつかのメソッドを呼び出します。これにより、参照クラス オブジェクトが作成されます。

R コード内では、コードの最初と関数 some_function が終了するときに rm を使用します。

この背景を考えると、私が現在直面している問題は、rm がコード内の参照クラスを削除せず、このような警告が表示され続けることです。

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

ここで、Rev_R5 は参照クラスです。rm を使用して参照クラスに関連するすべてのメソッド、オブジェクトを削除する方法はありますか?

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Rのグローバル環境からすべてのオブジェクトを削除しても、新しく開始したRプロセスに戻ることにはなりません（クラスとメソッドの定義は、発見したとおりに残る場合があります）。

removeClass()、、などのR関数を検討することremoveMethod()もremoveGenericできますが、客観的な要件がない限り（大きなオブジェクトを何度もロードしないようにするなど）、毎回Rプロセスを作成するのが最も安全な方法です（Rを開始する）。プロセスは比較的高速です）。

埋め込まれたR（rpy2ではなくRからの制限）を終了して再開することはできないため、Rを埋め込んだPythonプロセスを開始および停止する必要があります。

そのための1つの方法は、Pythonパッケージmultiprocessing（Pythonの標準ライブラリに含まれています）を使用することです。追加のボーナスは、プロセスを並行して実行できることです。

DougHellmannの優れたチュートリアルをベースとして使用した簡単な例：

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()
于 2013-02-12T01:50:14.747 に答える