即使设置了 rm(df)，R 循环也会消耗 5GB RAM

Question

我有一个循环来进行 API 调用并使用数据写入 CSV。

将其写入本地磁盘后，我设置了 rm(df)。一开始很酷，但是在 10 次或更多调用 RAM 后，PC 通常开始变得非常缓慢。

Windows 任务管理器显示 RStudio 正在使用 5GB RAM(我的 PC 总共为 8RM)。

如果我在将 df 写入本地磁盘后将其删除，为什么会发生这种情况？

library(googleAuthR)
library(googleAnalyticsR)
library(tidyverse)

my_dates <- seq(as.Date("2019-10-25"), as.Date("2019-12-31"), by = 1)


my_fetch <- function(ga_id, d) {



       df <- google_analytics(ga_id,
                   date_range = c(d, d),
                   metrics = c("totalEvents"),
                   dimensions = c("ga:date", "ga:eventCategory", 
                   "ga:eventAction", "ga:eventLabel"),
                   anti_sample = TRUE)



      filename <- paste0("tvgo-web", "-", d, ".csv")
      print(filename)
      write.csv(df, filename, row.names = FALSE)
      rm(df)
      gc()

}



my_fetches_fetches <- mapply(my_fetch, myviewID, my_dates, SIMPLIFY = FALSE)

每个 API 调用作为 CSV 大小为 12 MB。它有:

dim(df)
[1] 135410      5

Answer 1

正如 @G5W 在评论中发布的那样，rm(df) 之后的 gc() 将释放内存。