不在knitr

Question

我正在尝试使用knitr建立一个工作流来回答SO问题 render_markdown(strict = T )格式化我的答案和/或问题。

最近，我尝试使用profr对某些代码进行分析，并且由于knitr的实现，分析会选择支持evaluate的所有调用knitr }}

例如

不在knitr

如果我以普通R

运行

library(profr)
quantile_ex <- profr({Sys.sleep(1); example(quantile, setRNG = TRUE)}, 0.01)
quantile_ex
##                      f level time start  end  leaf source
## 9       Sys.sleep     1 0.64  0.01 0.65  TRUE   base
## 10        example     1 0.05  0.65 0.70 FALSE  utils
## 11   index.search     2 0.01  0.65 0.66 FALSE   <NA>
## 12    <Anonymous>     2 0.02  0.66 0.68 FALSE   <NA>
## 13         source     2 0.01  0.68 0.69 FALSE   base
## 14         unlink     2 0.01  0.69 0.70  TRUE   base
## 15    file.exists     3 0.01  0.65 0.66  TRUE   base
## 16     prepare_Rd     3 0.01  0.66 0.67 FALSE   <NA>
## 17            of0     3 0.01  0.67 0.68 FALSE   <NA>
## 18           file     3 0.01  0.68 0.69  TRUE   base
## 19   .getHelpFile     4 0.01  0.66 0.67 FALSE   <NA>
## 20            of1     4 0.01  0.67 0.68 FALSE   <NA>
## 21    <Anonymous>     5 0.01  0.66 0.67 FALSE   <NA>
## 22     WriteLines     5 0.01  0.67 0.68 FALSE   <NA>
## 23 lazyLoadDBexec     6 0.01  0.66 0.67 FALSE   base
## 24     writeLines     6 0.01  0.67 0.68 FALSE   base
## 25            fun     7 0.01  0.66 0.67 FALSE   <NA>
## 26         paste0     7 0.01  0.67 0.68 FALSE   base
## 27       basename     8 0.01  0.66 0.67  TRUE   base
## 28             wr     8 0.01  0.67 0.68 FALSE   <NA>
## 29         paste0     9 0.01  0.67 0.68 FALSE   base
## 30        strwrap    10 0.01  0.67 0.68 FALSE   base
## 31         lapply    11 0.01  0.67 0.68 FALSE   base
## 32       strsplit    12 0.01  0.67 0.68  TRUE   base

使用knitr + profr

render_markdown(strict = T)
library(profr)
quantile_ex <- profr({
    Sys.sleep(1)
    example(quantile, setRNG = TRUE)
}, 0.01)
quantile_ex

##                      f level time start  end  leaf source
## 8          <Anonymous>     1 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 9  process_group.block     2 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 10          call_block     3 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 11          block_exec     4 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 12            evaluate     5 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 13              unlist     6 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 14              mapply     7 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 15         <Anonymous>     8 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 16                 try     9 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 17            tryCatch    10 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 18        tryCatchList    11 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 19         tryCatchOne    12 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 20          doTryCatch    13 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 21 withCallingHandlers    14 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 22         withVisible    15 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 23                eval    16 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 24                eval    17 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 25               profr    18 0.80  0.00 0.80 FALSE  profr
## 26                 try    19 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 27            tryCatch    20 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 28        tryCatchList    21 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 29         tryCatchOne    22 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 30          doTryCatch    23 0.80  0.00 0.80 FALSE   <NA>
## 31               force    24 0.80  0.00 0.80 FALSE   base
## 32           Sys.sleep    25 0.77  0.00 0.77  TRUE   base
## 33             example    25 0.03  0.77 0.80 FALSE  utils
## 34         <Anonymous>    26 0.02  0.77 0.79 FALSE   <NA>
## 35              source    26 0.01  0.79 0.80 FALSE   base
## 36          prepare_Rd    27 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 37              render    27 0.01  0.78 0.79 FALSE   <NA>
## 38         withVisible    27 0.01  0.79 0.80 FALSE   base
## 39        .getHelpFile    28 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 40                 of0    28 0.01  0.78 0.79 FALSE   <NA>
## 41                eval    28 0.01  0.79 0.80 FALSE   base
## 42         <Anonymous>    29 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 43                 of1    29 0.01  0.78 0.79 FALSE   <NA>
## 44                eval    29 0.01  0.79 0.80 FALSE   base
## 45      lazyLoadDBexec    30 0.01  0.77 0.78 FALSE   base
## 46          WriteLines    30 0.01  0.78 0.79 FALSE   <NA>
## 47            quantile    30 0.01  0.79 0.80 FALSE  stats
## 48                 fun    31 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 49          writeLines    31 0.01  0.78 0.79  TRUE   base
## 50    quantile.default    31 0.01  0.79 0.80 FALSE  stats
## 51               fetch    32 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 52               paste    32 0.01  0.79 0.80  TRUE   base
## 53         <Anonymous>    33 0.01  0.77 0.78 FALSE   <NA>
## 54       existsInFrame    34 0.01  0.77 0.78  TRUE   <NA>

使用knitr + Rprof + profr :: parse_rprof

tmp <- tempfile()
Rprof(tmp, interval = 0.01)
try(force(quantile_ex <- profr({
    Sys.sleep(1)
    example(quantile, setRNG = TRUE)
}, 0.01)))
Rprof(NULL)
parsed <- parse_rprof(tmp, interval = 0.01)

## Error: invalid 'envir' argument

由于环境问题，

parse_rprof无法投放

knitr + Rprof + summaryRprof

使用utils::summaryRprof将阅读并总结

summaryRprof(tmp)

## $by.self
##       self.time self.pct total.time total.pct
## Rprof      0.01      100       0.01       100
## 
## $by.total
##                     total.time total.pct self.time self.pct
## Rprof                     0.01       100      0.01      100
## <Anonymous>               0.01       100      0.00        0
## block_exec                0.01       100      0.00        0
## call_block                0.01       100      0.00        0
## doTryCatch                0.01       100      0.00        0
## eval                      0.01       100      0.00        0
## evaluate                  0.01       100      0.00        0
## knit                      0.01       100      0.00        0
## mapply                    0.01       100      0.00        0
## process_file              0.01       100      0.00        0
## process_group.block       0.01       100      0.00        0
## try                       0.01       100      0.00        0
## tryCatch                  0.01       100      0.00        0
## tryCatchList              0.01       100      0.00        0
## tryCatchOne               0.01       100      0.00        0
## unlist                    0.01       100      0.00        0
## withCallingHandlers       0.01       100      0.00        0
## withVisible               0.01       100      0.00        0
## 
## $sample.interval
## [1] 0.01
## 
## $sampling.time
## [1] 0.01
##

它似乎实际上并未对已运行的代码进行概要分析，仅显示knitr / evaluate详细信息。

问题和可能的解决方案

我目前的工作流程是在knitr外部运行分析，但自动格式化（用##注释掉输出）我认为非常有用。

有没有人遇到过这个问题的简洁解决方案，或者是否需要与软件包开发人员合作？

我目前的想法是重写parse_rprof以将自己限制在第一次调用force之上的调用（不是默认级别7）

profr的重写示例

以下是profr的重写几乎有效

library(profr)
profr <- function(expr, interval = 0.02, quiet = TRUE) {
    tmp <- tempfile()
    on.exit(unlink(tmp))
    on.exit(unlink("Rprof.out"), add = T)
    if (quiet) {
        tc <- textConnection(NULL, "w")
        sink(tc)
        on.exit(sink(), add = TRUE)
        on.exit(close(tc), add = TRUE)
    }
    Rprof(tmp, append = TRUE, interval = interval)
    try(force(expr))
    Rprof(NULL)
    parsed <- parse_rprof(tmp, interval)
    which_force <- min(which(parsed$f == "force"))

    parsed <- parsed[parsed$level > parsed$level[which_force], ]
    parsed$level <- parsed$level - parsed$level[which_force]
    parsed
}

quantile_ex <- profr({
    Sys.sleep(1)
    example(quantile, setRNG = TRUE)
}, 0.01)
quantile_ex


##                 f level time start  end  leaf source
## 32      Sys.sleep    NA 0.90  0.00 0.90  TRUE   base
## 33        example    NA 0.03  0.90 0.93 FALSE  utils
## 34    <Anonymous>    NA 0.03  0.90 0.93 FALSE   <NA>
## 35     prepare_Rd    NA 0.01  0.90 0.91 FALSE   <NA>
## 36         render    NA 0.02  0.91 0.93 FALSE   <NA>
## 37   .getHelpFile    NA 0.01  0.90 0.91 FALSE   <NA>
## 38           %in%    NA 0.01  0.91 0.92  TRUE   base
## 39            of0    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   <NA>
## 40    <Anonymous>    NA 0.01  0.90 0.91 FALSE   <NA>
## 41            of1    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   <NA>
## 42 lazyLoadDBexec    NA 0.01  0.90 0.91 FALSE   base
## 43     WriteLines    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   <NA>
## 44            fun    NA 0.01  0.90 0.91 FALSE   <NA>
## 45     writeLines    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   base
## 46          fetch    NA 0.01  0.90 0.91  TRUE   <NA>
## 47         paste0    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   base
## 48          remap    NA 0.01  0.92 0.93 FALSE   <NA>
## 49           psub    NA 0.01  0.92 0.93  TRUE   <NA>

结果与普通R

不同

Answer 1

像

这样的profrk-setup块一样的东西怎么样？

library(profr)

profrk <- function(expr, delay = 1, interval = 0.02, quiet) {
    profrk_marker <- function(expr) {
        eval(expr)
    }

    filter <- function(prof.out) {
        level.filter <- prof.out$level[which(prof.out == "profrk_marker")] + 
            2

        prof.out <- prof.out[prof.out$level > level.filter, ]
        time.offset <- min(prof.out$start)

        prof.out$start <- prof.out$start - time.offset
        prof.out$end <- prof.out$end - time.offset

        prof.out
    }

    filter(profr({
        Sys.sleep(delay)
        profrk_marker(substitute(expr))
    }, interval = interval, quiet = quiet))
}

和像

一样的分析块

pr <- profrk(example(quantile, setRNG = TRUE), delay = 1, interval = 0.01, quiet = TRUE)
print(pr)

##                   f level time start  end  leaf source
## 39          example    31 0.08  0.00 0.08 FALSE  utils
## 40     index.search    32 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 41      <Anonymous>    32 0.05  0.01 0.06 FALSE   <NA>
## 42           source    32 0.02  0.06 0.08 FALSE   base
## 43          readRDS    33 0.01  0.00 0.01 FALSE   base
## 44       prepare_Rd    33 0.02  0.01 0.03 FALSE   <NA>
## 45           RdTags    33 0.01  0.03 0.04 FALSE   <NA>
## 46              of0    33 0.01  0.04 0.05 FALSE   <NA>
## 47           render    33 0.01  0.05 0.06 FALSE   <NA>
## 48      srcfilecopy    33 0.01  0.06 0.07 FALSE   base
## 49      withVisible    33 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 50           gzfile    34 0.01  0.00 0.01  TRUE   base
## 51     .getHelpFile    34 0.02  0.01 0.03 FALSE   <NA>
## 52           sapply    34 0.01  0.03 0.04 FALSE   base
## 53              of1    34 0.01  0.04 0.05 FALSE   <NA>
## 54              of0    34 0.01  0.05 0.06 FALSE   <NA>
## 55        file.info    34 0.01  0.06 0.07 FALSE   base
## 56             eval    34 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 57      <Anonymous>    35 0.02  0.01 0.03 FALSE   <NA>
## 58   simplify2array    35 0.01  0.03 0.04 FALSE   base
## 59       WriteLines    35 0.01  0.04 0.05 FALSE   <NA>
## 60              of1    35 0.01  0.05 0.06 FALSE   <NA>
## 61         .POSIXct    35 0.01  0.06 0.07 FALSE   base
## 62             eval    35 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 63   lazyLoadDBexec    36 0.02  0.01 0.03 FALSE   base
## 64           unique    36 0.01  0.03 0.04  TRUE   base
## 65       writeLines    36 0.01  0.04 0.05 FALSE   base
## 66       WriteLines    36 0.01  0.05 0.06 FALSE   <NA>
## 67        structure    36 0.01  0.06 0.07  TRUE   base
## 68         quantile    36 0.01  0.07 0.08 FALSE  stats
## 69          readRDS    37 0.01  0.01 0.02  TRUE   base
## 70              fun    37 0.01  0.02 0.03 FALSE   <NA>
## 71           paste0    37 0.01  0.04 0.05 FALSE   base
## 72       writeLines    37 0.01  0.05 0.06 FALSE   base
## 73 quantile.default    37 0.01  0.07 0.08 FALSE  stats
## 74            fetch    38 0.01  0.02 0.03 FALSE   <NA>
## 75               wr    38 0.01  0.04 0.05 FALSE   <NA>
## 76           paste0    38 0.01  0.05 0.06 FALSE   base
## 77            paste    38 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 78      <Anonymous>    39 0.01  0.02 0.03 FALSE   <NA>
## 79           paste0    39 0.01  0.04 0.05 FALSE   base
## 80            remap    39 0.01  0.05 0.06 FALSE   <NA>
## 81          formatC    39 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 82     getFromFrame    40 0.01  0.02 0.03  TRUE   <NA>
## 83          strwrap    40 0.01  0.04 0.05 FALSE   base
## 84             psub    40 0.01  0.05 0.06  TRUE   <NA>
## 85      blank.chars    40 0.01  0.07 0.08 FALSE   <NA>
## 86           lapply    41 0.01  0.04 0.05 FALSE   base
## 87           vapply    41 0.01  0.07 0.08 FALSE   base
## 88         strsplit    42 0.01  0.04 0.05  TRUE   base
## 89              FUN    42 0.01  0.07 0.08 FALSE   <NA>
## 90            paste    43 0.01  0.07 0.08  TRUE   base

我们不妨看一下我希望是互动的情节，并且更好地适应名称探索功能。

plot(pr)

plot of chunk unnamed-chunk-1

（尝试将各种延迟和间隔的形状与控制台捕获进行比较。）

Nicer example output on rpubs

Answer 2

您可以使用在单独的R会话中提供评估代码的块选项engine="Rscript"。

# R profiling with knitr

```{r engine="Rscript"}
library(profr)
quantile_ex <- profr({Sys.sleep(1); example(quantile, setRNG = TRUE)}, 0.01)
quantile_ex
```

输出：

##                   f level time start  end  leaf source
## 8           example     1 0.02  0.00 0.02 FALSE  utils
## 9       <Anonymous>     2 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 10           source     2 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 11 .Rd_format_title     3 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 12      withVisible     3 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 13             gsub     4 0.01  0.00 0.01 FALSE   base
## 14             eval     4 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 15    .Rd_get_title     5 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 16             eval     5 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 17  .Rd_get_section     6 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 18         quantile     6 0.01  0.01 0.02 FALSE  stats
## 19           RdTags     7 0.01  0.00 0.01 FALSE   <NA>
## 20 quantile.default     7 0.01  0.01 0.02 FALSE  stats
## 21           sapply     8 0.01  0.00 0.01 FALSE   base
## 22             sort     8 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 23           lapply     9 0.01  0.00 0.01 FALSE   base
## 24     sort.default     9 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 25               [[    10 0.01  0.00 0.01  TRUE   base
## 26         sort.int    10 0.01  0.01 0.02 FALSE   base
## 27           unique    11 0.01  0.01 0.02  TRUE   base

注意：必须在块内定义所有必需的函数和变量。其他块的变量和函数不能通过。

如何在使用knitr时分析代码？

不在knitr

使用knitr + profr

使用knitr + Rprof + profr :: parse_rprof

knitr + Rprof + summaryRprof

问题和可能的解决方案

profr的重写示例

2 个答案: