Question

我写了一个函数，我在其中定义变量和加载对象。这是一个简化版本：

fn1 <- function(x) {
  load("data.RData") # a vector named "data"
  source("myFunctions.R")
  library(raster)
  library(rgdal)

  a <- 1
  b <- 2
  r1 <- raster(ncol = 10, nrow = 10)
  r1 <- init(r1, fun = runif)
  r2 <- r1 * 100
  names(r1) <- "raster1"
  names(r2) <- "raster2"
  m <- stack(r1, r2) # basically, a list of two rasters in which it is possible to access a raster by its name, like this: m[["raster1"]]

  c <- fn2(m)
}

函数“fn2”可以在“myFunctions.R”中找到并定义为：

fn2 <- function(x) {
  fn3 <- function(y) {
   x[[y]] * 100 * data
  }

  cl <- makeSOCKcluster(8)   
  clusterExport(cl, list("x"), envir = environment()) 
  clusterExport(cl, list("a", "b", "data")) 
  clusterEvalQ(cl, c(library(raster), library(rgdal), rasterOptions(maxmemory = a, chunksize = b))) 
  f <- parLapply(cl, names(x), fn3)  
  stopCluster(cl)
}

现在，当我运行fn1时，我收到如下错误：

Error in get(name, envir = envir) : object 'a' not found

根据我的理解？clusterExport，envir的默认值是.GlobalEnv，所以我假设fn2可以访问“a”和“b”。但是，似乎并非如此。如何访问“a”和“b”所属的环境？

到目前为止，我找到的唯一解决方案是将“a”和“b”作为参数传递给fn2。有没有办法在fn2中使用这两个变量而不将它们作为参数传递？

非常感谢你的帮助。

Answer 1

您在调用clusterExport(cl, list("a", "b", "data"))时收到错误，因为clusterExport正在尝试查找.GlobalEnv中的变量，但fn1未将其设置为.GlobalEnv但是在它自己的本地环境中。

另一种方法是将fn1的本地环境传递给fn2，并将该环境指定为clusterExport。对fn2的调用将是：

c <- fn2(m, environment())

如果fn2的参数为function(x, env)，则对clusterExport的调用将为：

clusterExport(cl, list("a", "b", "data"), envir = env)

由于环境是通过引用传递的，因此执行此操作应该没有性能问题。

clusterExport，环境和变量范围

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