python的igraph：get_shortest_paths中的内存泄漏（？）

Question

我有大量不同的图表（每个 8000 多个节点）。在 python 2.7 的 igraph（0.7.0 版）中，我试图对从这些图计算的最短路径执行一些计算。在循环中，将每个图导入 igraph，然后计算最短路径。但是，我注意到 python 使用的内存在每个循环期间都会增加（即使每个循环中都使用了新的图表）。一段时间后，由于内存被填满，我的程序崩溃了。这是否表明 igraph 中存在内存泄漏？我怎样才能最好地解决这个问题？

这种内存泄漏 (?) 可以用下面的 python 代码演示：

import igraph as ig
import psutil, os
# Perform the operation below 100 times.
for run in range(100):
    mygraph = ig.Graph.Full(300)
    # To speed up calculations only the nodes that can be reached in 10 steps are considered for the shortest paths
    ig10neigh = mygraph.neighborhood(order = 10, mode = 'out')
    for v in range(mygraph.vcount()):
        paths = mygraph.get_shortest_paths(v, ig10neigh[v], mode = 'out', output = 'epath')
        #Here some calculations with the paths
    print psutil.Process(os.getpid()).get_memory_info()[0] / float(2 ** 20) # Print the memory use

当我运行上述代码时，我的内存使用量从 22 MB 缓慢增加到 100 MB。

感谢您的帮助！

Answer 1

我已经对此进行了调查，确实，Graph.get_shortest_paths() 不幸存在无法轻松解决的内存泄漏。我已向解决问题的开发树提交了patch，但不幸的是，如果您想在自己的版本中使用它（或等待下一个小版本），您将不得不从头开始重新编译 Python 接口。