如何在for循环中正确显示pyLDAvis输出结果

• pyLDAvis.show()为阻塞式调用：方法启动本地HTTP服务后会持续占用当前线程，直到服务被手动终止才会执行后续代码，循环在第一次调用后就会卡住，不会进入后续类别的处理流程。
• pyLDAvis 2.1.2版本默认启动的服务不会自动释放端口和进程资源，手动终止主程序时关联的子服务进程未被正常回收，就会抛出“process cannot be found”类报错。

最稳定的方式是放弃循环内直接调用show()弹页面，改为将每个类别的可视化结果保存为独立HTML文件，所有类别处理完成后再逐个打开查看，不会出现阻塞、端口冲突问题。
修改后的代码如下：

import os
# 新建文件夹存储所有可视化结果
os.makedirs("lda_vis_results", exist_ok=True)

def lda_vis(text, category_name, nb_of_topics):
    tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, max_features=1000)
    tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(text)
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=nb_of_topics, max_iter=5,
                                    learning_method='online',
                                    learning_offset=10,
                                    random_state=0)
    lda.fit(tfidf)
    visualisation = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tfidf, tfidf_vectorizer)
    # 用类别名命名文件，避免结果覆盖
    save_path = f"lda_vis_results/category_{category_name}_lda.html"
    pyLDAvis.save_html(visualisation, save_path)
    print(f"类别{category_name}的LDA可视化结果已保存至：{save_path}")


for category in data['category'].unique():
    df_by_category = data.loc[data['category'] == category]
    lda_vis(df_by_category['tokenized_sentence'], category_name=category, nb_of_topics=4)

如果确实需要循环执行时自动打开浏览器页面，可以给show()传入自定义端口避免冲突，该方案稳定性较差，旧版本pyLDAvis容易出现资源泄漏，仅作参考：

def lda_vis(text, nb_of_topics, port):
    tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, max_features=1000)
    tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(text)
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=nb_of_topics, max_iter=5,
                                    learning_method='online',
                                    learning_offset=10,
                                    random_state=0)
    lda.fit(tfidf)
    visualisation = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tfidf, tfidf_vectorizer)
    # 每次调用使用不同端口，避免冲突
    pyLDAvis.show(visualisation, port=port, open_browser=True, local=True)

# 从8000端口开始，每个类别分配独立端口
for idx, category in enumerate(data['category'].unique()):
    df_by_category = data.loc[data['category'] == category]
    lda_vis(df_by_category['tokenized_sentence'], nb_of_topics=4, port=8000+idx)

注意：使用该方案时，每打开一个可视化页面后，需要手动关闭对应运行的服务进程，循环才会进入下一轮处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Perrupi