python的igraph:get\u最短路径中的内存泄漏（？）

我有大量不同的图（每个8000多个节点）。在Python2.7的igraph（版本0.7.0）中，我试图对从这些图计算出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中都会增加（即使每个循环中都使用了新的图形）。过了一会儿，由于内存被填满，我的程序崩溃了。这是否表示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，我的内存使用从22MB缓慢增加到100MB

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谢谢你的帮助

我已经研究过了，事实上，

Graph.get\u shortest\u path（）

不幸的是，它有一个内存泄漏，无法轻松解决。我已向解决此问题的开发树提交了一份声明，但不幸的是，如果您希望在自己的版本中使用Python接口（或等待下一个小版本），则必须从头开始重新编译Python接口。

非常感谢您修复此漏洞。不幸的是，我现在不知道如何从头编译igraph，所以我将不得不等待下一个版本。是否可以将我的图形传递给子流程，并在子流程中为范围内的v运行

（mygrapp.vcount（））：

循环？这样，每次循环完成时都应该释放内存。