Python 当matplotlib从csv文件打印实时数据时，快速增加RAM

我不是一个认真的程序员，只是一个想法的爱好者。我创建了这个脚本。它从通过串行连接从真空传感器接收数据的日志文件中绘制最后60行的图形，但问题是该脚本正在快速增加RAM填充。怎么了，我做错了什么

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.animation导入为动画
导入matplotlib
matplotlib.use（'TkAgg'）
导入csv
图=plt.图（）
ax1=图add_子批次（1,1,1）
plt子批次调整（底部=0.25）
filename=“loggedData.txt”
最后几行=60
def更新（一）：
file_data=pd.read_csv（文件名，skiprows=2，分隔符=“，”，
header=None，parse_dates=True，usecols=[0,1]）
时间数据=（文件数据[0]。尾部（最后的行））
真空_数据=（文件_数据[1]。尾部（最后的_行））
#打印（扩展数据）
#打印（ydata）
#ax1.clear（）
plt.cla（）
ax1.绘图（时间数据、真空数据）
图autofmt_xdate（旋转=45）
ax1.设置标签（“测量时间”）
ax1.设置标签（‘真空（托）’）
plt.yscale（'log'）
ax1.grid（which='major'，color='#cccc'，linestyle='--'）
ax1.grid（其中='minor'，color='#cccc'，linestyle='：'）
ani=animation.FuncAnimation（图，更新，间隔=1000）
plt.show（）

如果

loggeddata.txt

随着时间的推移而增长，那么使用

pd.read\u csv

将其加载到内存中当然会在每次调用时占用更多的RAM。如何减少这种增长，因为它在半小时内增长超过1 GB。对于我来说，只需要从日志文件中绘制最后60行。您可能可以调整跳过行，以便只读取尚未绘制的数据。这应该可以节省速度并控制ram。我不认为这是解析文件的问题，因为如果我运行带有注释的“ax1.plot（time\u data，vacuum\u data）”行的脚本，脚本工作正常，ram的速度在正常增长。不要清除轴，只需更改plot返回的行集合中的扩展数据和ydata。