Question

我可以从文档中看到rlang::enquo()和rlang::quo()在不同的上下文中使用。因此，我最近在函数声明中使用了rlang::enysm()（见下文）。但是，在另一个SE函数调用中包含了一个意外的错误，我猜这个错误与懒惰的评估有关（如果我在force(x)中f_enysm()，它会消失。但似乎我也可以通过简单地使用sym(x)而不是ensym(x)来解决这个问题，因为x是一个不传达任何环境信息的字符串（而不是quosures）。

这样安全吗？

如果是的话，我不知道何时应该ensym()超过sym而且建议的用法似乎与quo() / enquo()使用的术语不一致，expr() / enexpr()等。

library(rlang)
f_ensym <- function(data, x, fun) {
  x <- fun(x)
  head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f_ensym(mtcars, "cyl", sym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1


f_sym <- function(data, x) {
  x <- sym(x)
  head(dplyr::arrange(data, !!x))
}

g <- function(data, x, fun) {
  fun(data, x)
}

g(mtcars, "cyl", f_ensym)
#> Error in fun(x): argument "fun" is missing, with no default
g(mtcars, "cyl", f_sym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1

# If I remove one level, I don't get the problematic behaviour.
f <- function(data, x, fun) {
  x <- fun(x)
  head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1

另外，如果我删除中间函数f_sym()和f_enysm()并直接调用f()，我就不会获得有问题的行为。

f <- function(data, x, fun) {
  x <- fun(x)
  head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#>    mpg cyl  disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1 22.8   4 108.0 93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 2 24.4   4 146.7 62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 3 22.8   4 140.8 95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 4 32.4   4  78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 5 30.4   4  75.7 52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 6 33.9   4  71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1

Answer 1

ensym可以同时引用引用和不引用的参数

f_ensym(mtcars, "cyl")
f_ensym(mtcars, cyl)

根据OP帖子中的更新示例，sym获取字符串对象g的时间只取三个参数，fun部分为'f_ensym {{没有被传递的1}} fun`。我们可以再提出一个论点

which also have a

何时使用rlang :: ensym（）而不是rlang :: sym（）？

1 个答案: