python - ReadTheDocs 内存不足

Question

我在 ReadTheDocs 上有一个项目。

作为文档生成的一部分，我让 Sphinx 使用 matplotlib 的 plot directive 编译大量图像。显示各种命令的作用。这似乎比 RTD 为构建过程分配的内存更多。我正在想办法解决这个问题。

我的想法:

1. 我可以支付 RTD 来增加我的内存限制。但我是一名小型开发人员，正在开发一款尚属精品的分析工具，他们的计划价格昂贵。

2. 我可以切换到较小的数据集来生成图形，并希望这使用更少的内存。如果图像数量增加或计算复杂度增加，这种猜测和检查策略是令人沮丧的，而且可能无法持续。

3. 我可以将静态生成的图像提交到现有存储库，并组合一个扩展，仅当静态图像尚不存在时才生成新图像。但我不喜欢这样，因为现在每次由于某种原因需要更改图像时，我的代码存储库都会增长，而且我更喜欢保持存储库的轻量级。

4. 我可以将编译后的文档提交到某种单独的存储库，然后将其上传到 RTD。这可以防止每次图像更改时代码存储库都会增长。但是，我不确定如何向 RTD 告知此文档。

在 ReadTheDocs 项目中包含计算成本较高的自动生成图像的好方法是什么？

Answer 1

从表面上看，选项 3 是最好的方法。如果生成图像的计算成本很高，显然您希望减少这些计算。此外，您不应该存储图像。这听起来像是您想要将该逻辑推送到部署提供商的内容。请记住，图像也可以缓存在用户的计算机上，因此无需重新生成未更改的图像。

现在，另一个选择是使用 JavaScript 库，如 plot.ly 。生成图像或绘图的计算成本是否昂贵？如果生成绘图很便宜，那么切换到 JavaScript 库是正确的选择。

关于选项4:如何做到这一点是in the documentation .