感度分析、最適化、シミュレーションの起動など、Python でさまざまなタスクを実行する必要があります。ただし、シミュレーション結果の最初の後処理は、R と、Rdata に格納された巨大なデータベース (最大 3 Gb を表すいくつかのデータ テーブルを含む 8 Gb) に依存しています。そのため、データの読み込みを繰り返さずに R スクリプトの呼び出しを繰り返す必要があります (これには数分かかります)。私は最初に pyRserve を試しましたが、未加工の R よりも厳しいと思われるメモリ制限に直面しています。
と：
import pyRserve
conn = pyRserve.connect()
conn.r.load('.Rdata')
次のエラーが表示されます。
REvalError: Error: cannot allocate vector of size 640.3 Mb
そう：
1/ Rserve により多くのメモリを割り当てる方法はありますか (通常、私の構成では未加工の R、つまり 16 Gb に割り当てられた量)?
2/ Rdata を一度だけロードしてから、同じワークスペース内で R スクリプトを実行するために、Rserve に代わるものはありますか?