组织R源代码

Question

所有

我第一次开始编写面向对象的R代码，并期望有多个R文件之间具有依赖关系。我是R的新手，还没有在一个巨大的脚本之外写任何东西来测试想法。是否有在线资源提供有关如何组织代码的提示？如果没有关于如何构建包的描述，我没有找到这样的指导。在这一点上，我只想以这样的方式组织代码，使得它尽可能简单地加载和交互例程集合。

感谢您提供的任何指导。

克里斯

Answer 1

这个问题与"How to organize large R programs?"

密切相关

您应该考虑创建一个R包。您可以使用package.skeleton函数开始给定一组R文件。我还强烈建议在开始时使用roxygen来记录包，因为在事后这样做会更加困难。

阅读"Writing R Extensions"。在线书籍“R with Statistics”有a section on this subject。另请参阅Friedrich Leisch的{​​{3}}。最后，如果您在纽约，请参加Creating R Packages: A Tutorial即将举行的NY use-R小组会议。

重新提出一些有关良好做法的建议：

• 一个包允许你使用R CMD check，这对于捕获bug很有帮助;您可以单独使用codetools包。
• 一个软件包还会强制您执行最少量的文档，这样可以在长期内实现更好的实践。
• 如果您希望代码具有健壮性/可维护性，您还应该考虑进行单元测试（例如使用"Authoring R Packages: a gentle introduction with examples"）。
• 您应该考虑使用样式指南（例如RUnit）。
• 从一开始就使用版本控制系统，如果您要使代码开源，请考虑使用github或r-forge。

编辑：

关于如何在不重建和安装完整包的情况下进行增量更改：我发现最简单的方法是在相关的R文件中进行更改，然后使用source命令加载这些更改。将库加载到R会话后，它将始终低于.GlobalEnv环境（并且优先级较低），因此将首先使用您直接获取或加载的任何更改（使用{{1} }命令看到这个）。这样，您就可以将您的软件包置于底层，并在您在环境中测试它们时覆盖更改。

或者，您可以使用像StatET或ESS这样的IDE。它们可以非常容易地从R包装中加载单独的线条或功能。 StatET特别适合处理类似目录结构中的包管理。

Answer 2

这是为了在搜索时针对此帖子的其他人的利益。 我也面临完全相同的情况，没有找到明确解释的资源。 以下是我尝试将解决方案简化为几个步骤：
1）创建一个新项目目录
2）通过R studio创建一个包（与上面相同的过程）
3）将两者保持在同一位置（以避免混淆） 4）安装和加载包：devtools和roxygen2。
5）使用函数load_all（）。

你已经完成了。