r - 如何在R中的一段时间后中断循环内的函数？

问题描述

我通过 R 中的 for 循环多次运行算法。我的循环非常基本，看起来像这样。

iter <- 5 #number of iterations
result <- list()

for (i in 1:iter) {
fit <- algorithm() #this is an example function that starts the algorithm
result[[i]] <- print(fit)
}

问题是每次运行的运行时间差异很大。有的跑只需要10分钟，有的需要一个多小时。但是，我知道较长的运行时间是由于算法由于初始值而存在问题，并且这些运行的结果无论如何都是错误的。

所以，我现在正在寻找一种解决方案，（1）在例如 1000 秒后中断函数（即上面示例中的算法（）），（2）继续 for 循环，（3）为每个中断添加额外的迭代. 所以，最后，我想要运行时间少于 1000 秒的五次运行的结果。

有人有想法吗？这在技术上是否可行？提前致谢！

标签： r

我想你可以用setTimeLimit这个。

快速演示：

setTimeLimit(elapsed = 2)
Sys.sleep(999)
# Error in Sys.sleep(999) : reached elapsed time limit
setTimeLimit(elapsed = Inf)

（重要的是要注意，当您不再希望中断时，您应该返回时间限制设置。）

我的“复杂算法”会随机休眠。那些随机长度是

set.seed(42)
sleeps <- sample(10, size=5)
sleeps
# [1]  1  5 10  8  2

我将设置一个 6 秒的任意限制，超过该限制睡眠将被中断，我们将不会得到任何返回值。这应该中断第三和第四个元素。

iter <- 5
result <- list()
for (i in seq_len(iter)) {
  result[[i]] <- tryCatch({
    setTimeLimit(elapsed = 6)
    Sys.sleep(sleeps[[i]])
    setTimeLimit(elapsed = Inf)
     c(iter = i, slp = sleeps[[i]])
  }, error = function(e) NULL)
}
result
# [[1]]
# iter  slp 
#    1    1 
# [[2]]
# iter  slp 
#    2    5 
# [[3]]
# NULL
# [[4]]
# NULL
# [[5]]
# iter  slp 
#    5    2

如果您有不同的“睡眠”并且最终得到的对象比您需要的要短，只需附加它：

result <- c(result, vector("list", 5 - length(result)))

对于几件事，我会稍微增强一下：

lapply以这种方式for填写时，我更喜欢循环；result和
由于复杂的算法可能由于其他原因而失败，如果我的睡眠提前失败，那么时间限制将不会被重置，所以我将使用on.exit，它确保在其外壳退出时调用一个函数，无论是否由于错误。

result <- lapply(seq_len(iter), function(i) {
  setTimeLimit(elapsed = 6)
  on.exit(setTimeLimit(elapsed = Inf), add = TRUE)
  tryCatch({
    Sys.sleep(sleeps[i])
    c(iter = i, slp = sleeps[i])
  }, error = function(e) NULL)  
})
result
# [[1]]
# iter  slp 
#    1    1 
# [[2]]
# iter  slp 
#    2    5 
# [[3]]
# NULL
# [[4]]
# NULL
# [[5]]
# iter  slp 
#    5    2

在这种情况下，result长度为 5，因为lapply每次迭代都会返回一些东西。（lapply对于 R 来说，使用是惯用的，它的效率通常在apply和类似map的方法中，不像其他语言，真正的速度是通过文字for循环实现的。）

（顺便说一句：我也可以使用而不是on.exit逻辑tryCatch(..., finally=setTimeLimit(elapsed=Inf))。）

on.exit逻辑的替代方法是在执行块内setTimeLimit(.., transient=TRUE)使用以进行限制。这将使这段代码

result <- lapply(seq_len(iter), function(i) {
  tryCatch({
    setTimeLimit(elapsed = 6, transient = TRUE)
    Sys.sleep(sleeps[i])
    c(iter = i, slp = sleeps[i])
  },
  error = function(e) NULL)
})

这样做的一个好处是，无论有限代码块的成功/中断如何，一旦完成，限制就会立即解除，因此无意中将其留在原位的风险较小。

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