Organizowanie R Kod źródłowy

Question

Wszystko,

Zaczynam pisać obiektowo zorientowany kod R po raz pierwszy i przewiduję posiadanie wielu plików R z zależnościami pomiędzy. Jestem nowy w R i nie napisałem jeszcze nic poza jednym masywnym skryptem do testowania pomysłów. Czy istnieją zasoby online, które zawierają wskazówki, w jaki sposób należy organizować kod? Brak opisów jak budować pakiety, nie znajduję takich wskazówek. W tym momencie chcę po prostu zorganizować kod w taki sposób, aby ładowanie i interakcja z kolekcją procedur były tak proste, jak to tylko możliwe.

Doceniam wszelkie wskazówki, które możesz podać.

Chris

Answer 1

To pytanie jest bardzo ściśle związane z: "How to organize large R programs?"

Należy rozważyć utworzenie pakietu R. Możesz użyć funkcji package.skeleton, aby rozpocząć od podania zestawu plików R. Gorąco polecam też używanie pakietu roxygen do udokumentowania pakietu na samym początku, ponieważ znacznie trudniej jest go wykonać po fakcie.

Przeczytaj "Writing R Extensions". Książka online "Statystyka z R" ma numer a section on this subject. Zobacz także Creating R Packages: A Tutorial autorstwa Friedricha Leisch'a. Wreszcie, jeśli jesteś w NY, przyjdź na nadchodzące spotkanie grupy use-R NY na "Authoring R Packages: a gentle introduction with examples".

Wystarczy powtarzać pewne sugestie dotyczące dobrych praktyk:

• Pakiet pozwala na użycie R CMD check co jest bardzo pomocne przy łapania błędów; osobno możesz spojrzeć na użycie pakietu codetools.
• Pakiet zmusza również do wykonania minimalnej ilości dokumentacji, co w dłuższej perspektywie prowadzi do lepszych praktyk.
• Należy również rozważyć wykonanie testów jednostkowych (np. Z RUnit), jeśli chcesz, aby kod był solidny/łatwy w utrzymaniu.
• Należy rozważyć użycie przewodnika po stylach (np. Google Style Guide).
• Użyj systemu kontroli wersji od samego początku, a jeśli zamierzasz stworzyć kod open source, rozważ użycie github lub r-kuge.

Edit:

chodzi jak robią przyrostowych zmian bez odbudowy i instalacji pełnego pakietu: Uważam, że najłatwiej jest dokonać zmian w odpowiednich aktach, R, a następnie użyć polecenia source załadować te zmiany. Po załadowaniu biblioteki do sesji R, zawsze będzie ona niższa w środowisku (i niższa w priorytecie) niż .GlobalEnv, więc wszelkie zmiany, które bezpośrednio pobierzesz lub załadujesz, zostaną użyte jako pierwsze (użyj polecenia search, aby zobaczyć to). W ten sposób możesz mieć swój pakiet pod kontrolą i nadpisujesz zmiany podczas testowania ich w środowisku.

Można również użyć IDE, takiego jak StatET lub ESS. Sprawiają, że ładowanie pojedynczych linii lub funkcji z paczki R jest bardzo łatwe. StatET jest szczególnie dobrze zaprojektowany do obsługi pakietów w strukturze katalogowej.

Answer 2

jest to przydatne dla osób, które są skierowane na to stanowisko podczas wyszukiwania. Ja też stanąłem twarzą w twarz z tym samym scenariuszem i nie znalazłem żadnego zasobu, który wyjaśniłby to jasno. Oto moja próba umieścić rozwiązanie w kilku prostych krokach:
1) Utwórz nowy katalog projektu
2) utworzyć pakiet za pośrednictwem R studio (sam proces jak wyżej)
3) przechowywać zarówno w tym samym miejscu (aby uniknąć nieporozumień).
4) Zainstaluj i załaduj pakiety: devtools i roxygen2.
5) użyj funkcji load_all().

I gotowe.