我正在使用Bokeh在Jupyter实验室笔记本中绘制许多时间序列（> 100）和许多点（〜20,000）。
在Jupyter中多次执行单元时，每次运行时Chrome的内存消耗将增加400mb以上。在执行了几次单元操作后，Chrome往往会崩溃，通常是在累积了几GB RAM使用量的情况下。此外，每次执行后，绘图趋向于变慢。
Jupyter中的“清除[所有]输出”或“重新启动内核并清除所有输出...”也不会释放任何内存。在经典的Jupyter Notebook以及Firefox或Edge中，也会出现此问题。
我的.ipynp的最低版本：
import numpy as np
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.plotting import figure
import bokeh
output_notebook() # See e.g.: https://github.com/bokeh/bokeh-notebooks/blob/master/tutorial/01%20-%20Basic%20Plotting.ipynb
# Just create a list of numpy arrays with random-walks as dataset
ts_length = 20000
n_lines = 100
np.random.seed(0)
dataset = [np.cumsum(np.random.randn(ts_length)) + i*100 for i in range(n_lines)]
# Plot exactly the same linechart every time
plot = figure(x_axis_type="linear")
for data in dataset:
plot.line(x=range(ts_length), y=data)
show(plot)
即使我每次在重新执行上面的（绘图）单元之前每次都执行以下单元格，这种“内存泄漏”行为仍会继续：
bokeh.io.curdoc().clear()
bokeh.io.state.State().reset()
bokeh.io.reset_output()
output_notebook() # has to be done again because output was reset
Bokeh中是否还有其他可能被我忽略的机制，可以使我清理情节并释放内存（在browser / js / client中）？
为了避免此问题，我是否必须在Jupyter Notebook中以其他方式绘制（或显示绘制）图？还是这仅仅是Bokeh / Jupyter的错误？
我的系统上的已安装版本（Windows 10）：
Python 3.6.6：Anaconda自定义（64位）
散景：1.4.0
铬：78.0.3904.108
jupyter：
核心：4.6.1
实验室：1.1.4
ipywidgets：7.5.1
labextensions：
@ bokeh / jupyter_bokeh：1.1.1版
@ jupyter-widgets / jupyterlab-manager：v1.0。*
参考方案
TLDR；这可能值得making an issue(s) for。
内存使用情况
关于不同方面的一些注意事项：
清除/重置功能
首先要注意的是：
bokeh.io.curdoc().clear()
bokeh.io.state.State().reset()
bokeh.io.reset_output()
仅影响Python进程中的数据结构（例如Jupyter Kernel）。它们永远不会对浏览器的内存使用或占用空间产生任何影响。
一次性内存占用
仅基于数据，我希望大约在64MB附近：
20000 * 100 * 2 * 2 * 8 = 64MB
那就是：100行带有20k（x，y）点，这也将转换为（sx，sy）屏幕坐标，所有这些都以float64（8字节）类型数组表示。但是，Bokeh还会为所有数据构造一个空间索引，以支持诸如悬停工具之类的功能。我希望您正在用此数据炸毁该索引。可能值得将该功能进行配置，以便不需要命中测试的人不必为此付费。讨论此问题的功能请求问题将是适当的。
重复执行
应该有DOM事件触发器，这些触发器将在重新执行笔记本单元时清除。也许这些已经坏了？不幸的是，与一个很小的团队保持三种大型混合Python / JS工具（包括经典Notebook）之间的集成是一个持续的挑战。错误报告问题将是适当的，以便可以对其进行跟踪和调查。
其他选择
您现在能做什么？
更佳的用法
至少对于特定情况，您的时间序列都具有相同的长度，上面的代码以非常次优的方式构造。您应该尝试将所有内容放在单个ColumnDataSource中：
ts_length = 20000
n_lines = 100
np.random.seed(0)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=np.arange(ts_length)))
for i in range(n_lines):
source.data[f"y{i}"] = np.cumsum(np.random.randn(ts_length)) + i*100
plot = figure()
for i in range(n_lines):
plot.line(x='x', y=f"y{i}", source=source)
show(plot)
通过将序列文字传递给line，您的代码将导致创建99个不必要的CDS对象（每个line调用一个）。也不会重新使用x数据，从而导致不必要地向BokehJS发送99 * 20k的额外点。并且通过发送普通列表而不是numpy数组，所有这些也都使用效率较低（在时间和空间上）的默认JSON编码进行编码，而不是使用numpy数组的有效二进制编码。
就是说，这并没有在这里引起所有问题，并且可能不是一个解决方案。但我想确保指出这一点。
数据着色器
对于这许多点，您可以考虑将DataShader与Bokeh结合使用。 Holoviews库还自动高度集成了Bokeh和Datashader。通过在Python端上预渲染图像，Datashader实际上是一种带宽压缩工具（除其他外）。
PNG导出
散景倾向于在提供各种交互性之间进行权衡。但是，如果您实际上不需要这种交互性，那么您将付出一些额外的费用。如果是这种情况，您可以考虑生成静态PNG，而不是：
from bokeh.io.export import get_screenshot_as_png
p = get_screenshot_as_png(plot)
您需要安装Exporting Plots中列出的其他可选依赖项，并且如果要进行许多绘图，则可能需要考虑为每个调用显式保存和重用Webdriver。
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