我写了以下简单的plumber api
library(plumber)
library(dplyr)
#* @apiTitle TESTS API
#* Returns json with filtered mtcars
#* @param carb
#* @param gear
#* @get /test2
#* @serializer unboxedJSON
function(carb,gear) {
mtcars %>% filter(gear == as.numeric(gear),
carb == as.numeric(carb)) %>%
jsonlite::toJSON()
}
A,当我称它为mtcars数据时,并没有按照我的预期进行过滤:
library(httr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
response <- GET(url = 'http://127.0.0.1:3098/test2',
query = list(gear = 4,
carb = 4),
encode="json")
content(response, encoding = "json") %>% fromJSON() %>% head()
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
5 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
6 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
我在做什么错了?
答案 0 :(得分:2)
dplyr
和朋友 1 很聪明,但是他们无法区分对gear
(和carb
)的两个引用。例如,在gear == as.numeric(gear)
中,您希望第一个引用框架中的gear
,第二个引用函数参数,但是在这些函数中,gear
的第一个匹配项(在框架内,在功能环境内,在封闭环境内)获胜并将用于所有引用。在这种情况下,它们都与框架的列匹配,因此始终为TRUE
(在此示例中)。
尝试:
function(carb., gear.) {
mtcars %>% filter(gear == as.numeric(gear.),
carb == as.numeric(carb.)) %>%
jsonlite::toJSON()
}
这具有不幸的副作用,即API参数不太美观。因此,如果您想保留它们的外观(或者有外部动机来保持它们的原样),请快速重新分配。
function(carb, gear) {
c. <- carb
g. <- gear
mtcars %>%
filter(gear == as.numeric(g.),
carb == as.numeric(c.)) %>%
jsonlite::toJSON()
}
旁注:我发现有时可以实现允许性过滤,其中省略(或故意为空)的参数表示不进行过滤。
function(carb = NA, gear = NA) {
c. <- carb
g. <- gear
mtcars %>%
filter(is.na(g.) | gear == as.numeric(g.),
is.na(c.) | carb == as.numeric(c.)) %>%
jsonlite::toJSON()
}
另一点说明:您在此处执行双重JSON是否有原因?例如,我看到了:
$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4
"[{\"mpg\":21,\"cyl\":6,\"disp\":160,\"hp\":110,\"drat\":3.9,\"wt\":2.62,\"qsec\":16.46,\"vs\":0,\"am\":1,\"gear\":4,\"carb\":4},...]"
这将返回一个长字符串(请注意引号)。许多解析器会将其视为字符串并将其保留。 (例如,管道curl ... | jq .
并没有像应有的那样打开json,它只是返回文字字符串。)
相反,如果您删除toJSON
,则会看到:
$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4
[{"mpg":21,"cyl":6,"disp":160,"hp":110,"drat":3.9,"wt":2.62,"qsec":16.46,"vs":0,"am":1,"gear":4,"carb":4},...]
这是一个“正确的” json返回值,可以正确解析。在curl调用之后添加| jq .
可以正确解析输出:
$ curl -s localhost:8000/test2?gear=4 | jq .
[
{
"mpg": 21,
"cyl": 6,
"disp": 160,
"hp": 110,
"drat": 3.9,
"wt": 2.62,
"qsec": 16.46,
"vs": 0,
"am": 1,
"gear": 4,
"carb": 4
},
...
]
注意:
我应该注意,这不是dplyr
所独有的,也不应为此承担任何责任。使用base::with
和base::within
可以看到相同的行为。比较两者:
func <- function(carb, gear) { browser(); 1; }
func(1, 3)
# Called from: func(1, 3)
debug at #1: [1] 1
c. <- carb
g. <- gear
with(mtcars, { gear == as.numeric(gear) & carb == as.numeric(carb); })
# [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# [16] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# [31] TRUE TRUE
with(mtcars, { gear == as.numeric(g.) & carb == as.numeric(c.); })
# [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
# [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
答案 1 :(得分:0)
只需用!!
取消引号即可:
function(carb,gear) {
mtcars %>% filter(gear == as.numeric(!! gear),
carb == as.numeric(!! carb)) %>%
jsonlite::toJSON()
}