Question

我想以编程方式在R中创建一个承诺。我知道语言支持它。但由于某种原因，似乎没有办法做到这一点。

提供更多细节：我希望懒惰地评估列表的组件。 E.g。

x <- list(node=i, children=promise(some_expensive_function(i))

我只想访问列表的第二个组件，只列出很少的值。使用惰性表达式预填充列表会产生非常清晰，紧凑和可读的代码。该算法的背景是树搜索。基本上，我试图在这里模仿协程行为。现在我正在使用闭包，但代码缺乏优雅。

是否有第三方软件包暴露了R中隐藏的承诺构建机制？或者这种机制是否明确地与环境绑定相关联而不是表达式？

P.S。是的，我知道延迟分配。它没有做我想要的。是的，我可以玩中间环境，但它也很混乱。

Answer 1

任何具有一流功能（包括R）的编程语言都可以通过thunks（Wikipedia entry on this）轻松实现延迟评估。

基本思想是函数在被调用之前不会被计算，所以只需将列表元素包装在匿名函数中，这些函数在调用时返回它们的值。

delayed <- list(function() 1, function() 2, function () 3)
lapply(delayed, function(x) x())

这些只是包含在那里的数字，但您可以轻松地将some_expensive_function(i)放在那里，而不是提供参数，但延迟评估。

编辑：刚才注意到使用闭包的事情，所以我假设你现在正在使用类似的方法。你能详细说明它的“不雅”吗？这是所有人的眼睛，但如果你只是在寻找懒惰的评估，那么thunking似乎相当简单，并且更少的样板。

Answer 2

目前，您的用例过于模糊，无法理解。我想知道quote，expression或call中的一个是否是您所要求的：

x <- list(node=i, children=quote(mean(i))  )
x
#----------
$node
[1] 768

$children
mean(i)
#------------
x <- list(node=i, children=call('mean',i))
x
#-------------
$node
[1] 768

$children
mean(768L)
#-----------
x <- list(node=i, children=expression(mean(i)) )
x
#------------
$node
[1] 768

$children
expression(mean(i))

对globalenv()

中最后一个明显评估的测试

eval( x$children)
#[1] 768

Answer 3

我最终使用环境和delayedAssign这个。

        node <- new.env()
        node$name <- X[1, 1]
        r$level <- names(X)[1]
        delayedAssign('subtaxa', split_taxons_lazy(X[-1]), assign.env=node)

        node

这适用于我的情况，虽然我更喜欢使用列表，但在R中似乎不可能。感谢您的评论！

在R中创建一个promise / lazily evaluate表达式

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