Question

parallel包会使用parSapply和parLapply来抑制不返回的打印。是否有可能绕过这种影响？

正常（预期行为）

sapply(iris, function(x) {
  print("x")
  message("message")
  warning("warning")
  return(x[2])
})
# [1] "x"
# message
# [1] "x"
# message
# [1] "x"
# message
# [1] "x"
# message
# [1] "x"
# message
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
#          4.9          3.0          1.4          0.2          1.0 
# Warning messages:
# 1: In FUN(X[[i]], ...) : warning
# 2: In FUN(X[[i]], ...) : warning
# 3: In FUN(X[[i]], ...) : warning
# 4: In FUN(X[[i]], ...) : warning
# 5: In FUN(X[[i]], ...) : warning

并行处理（意外抑制）

library(parallel)
cl <- makeCluster(3)
parSapply(cl, iris, function(x) {
  print("x")
  message("message")
  warning("warning")
  return(x[2])
})
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
#          4.9          3.0          1.4          0.2          1.0

#Run after
stopCluster(cl)

Answer 1

由于issues with parallel access to R terminal from separate processes forked by parallel

，我不确定这是否可行

如果您需要从流程中获取消息，请this SO answer should help（简要说明：在outfile中使用parallel::makeCluster param）

如何删除打印抑制 - 并行包

1 个答案: