Избегайте утечек памяти с обещаниями и циклом в кофе-скрипте (не ждите)

Question

В настоящее время я пытаюсь выполнить некоторые операции, используя обещания в цикле, но у меня возникли большие утечки памяти.

Моя проблема как раз та, которая указана в этой статье , но, в отличие от автора, я пишу в кофе-сценарии (да, с дефисом. Что означает coffeescript 1.12, а не последнийверсия).Таким образом, я не могу использовать ключевое слово «await» (это случайное предположение, так как каждый раз, когда я хочу его использовать, я получаю сообщение об ошибке «await is notfined»).

Это мой оригинальный код(с утечками памяти):

recursiveFunction: (next = _.noop) ->

    _data = @getSomeData()

    functionWithPromise(_data).then (_enrichedData) =>

         @doStuffWithEnrichedData(_enrichedData)

         @recursiveFunction()

    .catch (_err) =>

         @log.error _err.message

         @recursiveFunction()

Итак, в соответствии со статьей, на которую я ссылаюсь, мне придется сделать что-то вроде этого:

recursiveFunction: (next = _.noop) ->

    _data = @getSomeData()

    _enrichedData = await functionWithPromise(_data)

    @recursiveFunction()

Но опять же, я застрял, потому что яне может использовать ключевое слово "ожидание".Каков будет лучший подход тогда?

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Вот мой настоящий оригинальный код.То, чего я пытаюсь добиться, - это приложение для распознавания лиц.Эта функция находится в lib, и я использую переменную «Service» для предоставления переменных между библиотеками.Чтобы получить кадр с веб-камеры, я использую opencv4nodejs.

faceapi = require('face-api.js')
tfjs = require('@tensorflow/tfjs-node')

(...)

# Analyse the new frame
analyseFrame: (next = _.noop) ->

    # Skip if not capturing
    return unless Service.isCapturing

    # get frame
    _frame = Service.videoCapture.getFrame()

    # get frame date, and
    @currentFrameTime = Date.now()

    # clear old faces in history
    @refreshFaceHistory(@currentFrameTime)


    #convert frame to a tensor
    try
        _data = new Uint8Array(_frame.cvtColor(cv.COLOR_BGR2RGB).getData().buffer)
        _tensorFrame = tfjs.tensor3d(_data, [_frame.rows, _frame.cols, 3])
    catch _err
        @log.error "Error instantiating tensor !!!"
        @log.error _err.message


    # find faces on frames
    faceapi.detectAllFaces(_tensorFrame, @faceDetectionOptions).then (_detectedFaces) =>

            @log.debug _detectedFaces

            # fill face history with detceted faces
            _detectedFaces = @fillFacesHistory(_detectedFaces)

            # draw boxes on image
            Service.videoCapture.drawFaceBoxes(_frame, _detectedFaces)

            # Get partial time
            Service.frameDuration = Date.now() - @currentFrameTime

            # write latency on image
            Service.videoCapture.writeLatency(_frame, Service.frameDuration)

            # show image
            Service.faceRecoUtils.showImage(_frame)

            # Call next
            _delayNextFrame = Math.max(0, 1000/@options.fps - Service.frameDuration)

            setTimeout =>
                # console.log "Next frame : #{_delayNextFrame}ms - TOTAL : #{_frameDuration}ms"
                @analyseFrame()
            , (_delayNextFrame)

Answer 1

Решение состояло в том, чтобы избавиться от тензорной копии, отправленной в DeteFaces.

faceapi.detectAllFaces(_tensorFrame, @faceDetectionOptions).then (_detectedFaces) =>
    (...)
    _tensorFrame.dispose()
    (...)