Czy istnieje sposób na wyłączenie panelu środowiska w aplikacji RStudio?

Question

Wstęp:

Mam projekt RStudio gdzie jestem badania (rzetelnie) dużych zestawów danych. Chociaż staram się zachować czystość globalnego środowiska, po pewnym czasie staje się on wypełniony ogromnymi obiektami.

Problem:

RStudio zawsze odświeża panel Environment po debugowania (prawdopodobnie iteracje globalnego środowiska i wzywa summary() na każdego obiektu), a to trwa kilkadziesiąt sekund w moim otoczeniu globalnym. Chociaż samo odświeżanie jest asynchroniczne, sesja R jest zajęta i przed jej kontynuacją musisz poczekać, aż się zakończy. To sprawia, że ​​debugowanie jest bardzo irytujące. I nie ma mowy o wyłączenie panelu Environment w RStudio.

Pytanie:

Czy ktoś może sugerować jakiegokolwiek piękne obejście tego? Widzę następujące możliwości:

1. Dostosuj źródła RStudio, aby dodać opcję wyłączenia panelu Środowisko .
2. Często czyste środowisko globalne (nie jest to rozwiązanie przekonujące, ponieważ nieprzetworzone dane wymagają czasochłonnego przetwarzania i często zmieniam logikę przetwarzania wstępnego).
3. Może istnieją specyficzne typy obiektów, które powodują opóźnienie nie ze względu na ich rozmiar, ale ze względu na ich strukturę?

Pracuję teraz nad powtarzalnym przykładem, ale nie jest jasne, które obiekty powodują problem.

Wysłałem e-mailem do wsparcia RStudio na temat tego problemu jakiś czas temu, ale nie otrzymałem jeszcze żadnej odpowiedzi.

Answer 1

Mogę odtworzyć problem z wieloma małymi zagnieżdżonymi zmiennymi list.

# Populate global environment with lots of nested list variables 
invisible(
    replicate(
    1000, 
    assign(
     paste0(sample(letters, 10, replace = TRUE), collapse = ""), 
     list(a = 1, b = list(ba = 2.1, bb = list(bba = 2.21, bbb = 2.22))), 
     envir = globalenv() 
    ) 
) 
) 

f <- function() browser() 

f() # hit ENTER in the console once you hit the browser 

To sugeruje, że problem jest RStudio prowadzi swój odpowiednik ls.str() na globalnym środowisku.

Podejrzewam, że zachowanie jest zaimplementowane w jednej z funkcji wymienionych przez ls("tools:rstudio", all.names = TRUE), ale nie jestem pewien, który. Jeśli ją znajdziesz, możesz ją przesłonić.

Alternatywnie, najlepiej przerobić swój kod, aby nie przypisywać tylu zmiennych w środowisku globalnym. Zawiń większość kodu do funkcji (więc większość zmiennych istnieje tylko przez całe życie wywołania funkcji). Można również zdefiniować nowe środowisko

e <- new.env(parent = globalenv()) 

Następnie przypisać wszystkie wyniki wewnątrz e. W ten sposób odświeżanie zajmuje tylko kilka mikrosekund.