我有一个非常简单的问题（我认为），但是在stackoverflow的任何地方都找不到答案。我编写了一个循环，该循环使用repec_id来自大型数据集（150,000个条目）的学术论文条目，然后从名为RePEc的数据库中为每篇论文提取参考文献列表。看起来像这样：
url_base <- "http://citec.repec.org/api/amf/"
##for loop
references_1 <-vector("list", length=length(df$repec_id))
for(i in seq_along(df$repec_id))
try({get_data <- read_html(paste0(url_base, df$repec_id[i], usercode))
get_references <- html_nodes(get_data,'references') %>% html_nodes("text") %>% html_attr("ref")
references_1[[i]] <- paste((get_references), collapse =" ")
print(i)
})
为了提高速度，我想运行5次循环，每次分析30,000个ID（例如ID 1-30,000，然后ID 30,001至60,000，然后ID 60,001至90,000，依此类推），然后将它们合并为一个列表（references_1）。有人知道我该怎么做吗？
不幸的是，这usercode仅适用于我的IP，因此该示例不可重现，但我认为（希望）我的问题不依赖可重现...预先感谢您的帮助！
为了解决这个问题，而不是执行seq_along，一个选项是为要运行的5次指定每次循环遍历的i范围。
start <- 1
for(i in start:min(start + 29999, length(df$repec_id)){
...
那应该将您设置起始值的任何值作为参数，然后从那里循环进行总共30,000次迭代-除非30,000次会使您超过df $ respec_id的长度，这就是最小值在那里的原因。
就是说，我不确定这将如何加快处理速度，除非您担心要中断该过程，所以您不只是让它无限期地运行。（如果是这种情况，我通常只将print（i）作为循环的一部分来跟踪我的进度。）
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