R通用分派到连接的环境

ffscu2ro 于 2022-12-20 发布在其他

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我有一堆函数，我试图通过在一个环境中定义它们并附加环境来保持工作区的整洁，其中一些函数是S3泛型，它们似乎不适合这种方法。
我所遇到的最小示例需要4个文件：
试验机R

ttt.xxx <- function(object) print("x")

ttt <- function(object) UseMethod("ttt")

ttt2 <- function() {
  yyy <- structure(1, class="xxx")
  ttt(yyy)
}

在testfun.R中，我定义了一个S3泛型ttt和一个方法ttt.xxx，我还定义了一个调用泛型的函数ttt2。
试验剂R

test_env <- new.env(parent=globalenv()) 
source("testfun.R", local=test_env) 
attach(test_env)

在testenv.R中，我将testfun.R源代码添加到一个环境中，并附加到该环境中。
测试1.R

source("testfun.R")
ttt2()
xxx <- structure(1, class="xxx")
ttt(xxx)

test1.R将testfun.R提供给全局环境。ttt2和直接函数调用都可以工作。
测试2.R

source("testenv.R")
ttt2()
xxx <- structure(1, class="xxx")
ttt(xxx)

test2.R使用“attach”方法。ttt2仍然工作（并将“x”打印到控制台），但直接函数调用失败：

Error in UseMethod("ttt") : 
  no applicable method for 'ttt' applied to an object of class "xxx"

但是，不带参数调用ttt和ttt.xxx表明它们是已知的，ls（pos=2）表明它们在搜索路径上，sloop：：s3_dispatch（ttt（xxx））告诉我它应该工作。
这个问题与Confusion about UseMethod search mechanism和其中的链接https://blog.thatbuthow.com/how-r-searches-and-finds-stuff/有关，但我无法理解正在发生的事情：为什么它不起作用，我怎样才能让它起作用。
我已经尝试了R Studio和R in the shell。
更新：根据以下答案，我将我的测试版本变更为：

test_env <- new.env(parent=globalenv()) 
source("testfun.R", local=test_env) 
attach(test_env)
if (is.null(.__S3MethodsTable__.))
  .__S3MethodsTable__. <- new.env(parent = baseenv())
for (func in grep(".", ls(envir = test_env), fixed = TRUE, value = TRUE))
  .__S3MethodsTable__.[[func]] <- test_env[[func]]
rm(test_env, func)

...这是有效的（我只使用“.”作为S3调度分隔符）。

来源：https://stackoverflow.com/questions/74841613/r-generic-dispatching-to-attached-environment

2条答案

按热度按时间

kyks70gy1#

一个鲜为人知的事实是，您必须使用.S3method()为定制环境内（包外）的S3泛型定义方法。1几乎没有人知道这一点的原因是因为它在全局环境中是 * 不 * 必要的;但从R3.6版开始，在其他任何地方都必须这样做。
实际上没有关于这个变化的文档，只有a technical blog post by Kurt Hornik about some of the background。注意，博客文章说这个变化是在R3.5.0中做的;然而，您所观察到的实际效果--S3方法不再在连接环境中搜索--只是在R3.6.0中才开始出现;在此之前，它不知怎么还没有激活。
...除了仅仅使用.S3method * 不会 * 修复你的代码，因为你的 * 调用环境 * 是全局环境。我不明白为什么这个不起作用的确切原因，我怀疑这是由于R的S3方法查找中的一个微妙的bug。事实上，使用getS3method('ttt', 'xxx') * 确实 * 起作用，即使它应该与实际的S3方法查找具有相同的行为。
我发现，实现此功能的唯一方法是将以下代码添加到testenv.R：

if (is.null(.__S3MethodsTable__.)) {
    .__S3MethodsTable__. <- new.env(parent = baseenv())
}

.__S3MethodsTable__.$ttt.xxx <- ttt.xxx

...换句话说：手动为.GlobalEnv提供S3方法查找表。不幸的是，这依赖于未记录的S3实现细节，理论上将来可能会更改。
或者，如果您使用‘box’ modules而不是source，它“只是工作”，也就是说，您可以将整个testenv.R替换为以下内容：

box::use(./testfun[...])

这段代码将testfun.R视为一个 * 本地模块 * 并加载它，附加所有导出的名称（通过attach声明[...]）。
1（在包内部，您需要使用等效的S3method命名空间声明，尽管如果您使用'roxygen 2'，那么它会为您处理）

赞(0）回复(0）举报 2022-12-20

wljmcqd82#

首先，我的建议是：不要试图重新发明R软件包。它们解决了所有你说要解决的问题，也解决了其他问题。
其次，我将尝试解释test2.R中的错误，它在xxx对象上调用ttt，并且ttt.xxx在搜索列表中，但是没有找到。
问题是搜索ttt.xxx是如何发生的。搜索 * 不 * 在搜索列表中查找ttt.xxx，而是在调用ttt的环境中查找，然后在名为.__S3MethodsTable__.的对象中查找。我认为有两个原因：

首先，它的速度要快得多，只需要在一两个地方进行查找，而且每当附加或分离一个包时，表都可以更新，这是一个相对罕见的操作。
第二，它更可靠。每个包都有自己的方法表，因为两个包可以使用相同的名称来表示彼此无关的泛型，或者可以使用相同的类名来表示彼此无关的泛型。所以包代码需要能够首先找到自己的定义。

因为你对ttt()的调用发生在顶层，R首先在顶层查找ttt.xxx()，但是没有找到，然后在全局.__S3MethodsTable__.（实际上在基础环境中）查找，也没有找到，所以失败了。
有一种变通方法可以使您的代码正常工作。如果运行

.__S3MethodsTable__. <- list2env(list(ttt.xxx = ttt.xxx))

作为testenv.R的最后一行，那么您将在全局环境中创建一个方法表。（通常那里没有方法表，因为那是用户空间，R不喜欢把东西放在那里，除非用户要求。）R将找到那个方法表，并将找到它定义的ttt.xxx方法。如果这破坏了S3调度的其他方面，我不会感到惊讶。所以我不建议这么做，但是如果你坚持要重新发明软件包系统，那就试试吧。

赞(0）回复(0）举报 2022-12-20

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