W R, Jak zrobić zmienne wewnątrz funkcji dostępne dla funkcji niższego poziomu wewnątrz tej funkcji?(z, dołącz, środowisko)

Aktualizacja 2 @G. Grothendieck zamieścił dwa podejścia. Drugi to zmiana środowiska funkcji wewnątrz funkcji. To rozwiązuje mój problem zbyt wielu replikatów kodowania. Nie jestem pewien, czy jest to dobra metoda, aby przejść przez sprawdzenie CRAN podczas tworzenia moich skryptów do pakietu. Zaktualizuję ponownie, gdy będę miał pewne wnioski.

Update

Próbuję przekazać wiele zmiennych argumentów wejściowych do f2 i nie chcę indeksuje każdą zmienną wewnątrz funkcji jako env$c, env$d, env$calls, dlatego próbowałem użyć with w f5 i f6 (zmodyfikowanego f2). Jednak {[11] } nie działa z with wewnątrz {}, przeniesienie assign Na Zewnątrz with da radę, ale w moim prawdziwym przypadku mam kilka assign wewnątrz with wyrażeń, których Nie wiem, jak je łatwo przenieść z with funkcji.

Oto przykład:

## In the <environment: R_GlobalEnv>
a <- 1
b <- 2
f1 <- function(){
    c <- 3
d <- 4
f2 <- function(P){
    assign("calls", calls+1, inherits=TRUE)
    print(calls)
    return(P+c+d)
 }
calls <- 0
v <- vector()
for(i in 1:10){
    v[i] <- f2(P=0)
    c <- c+1
    d <- d+1
  }
 return(v)
}
f1()

Funkcja f2 znajduje się wewnątrz f1, gdy wywołana jest f2, szuka zmiennych calls,c,d w środowisku environment(f1). Tego właśnie chciałem.

Jednakże, gdy chcę używać f2 również w innych funkcjach, zdefiniuję tę funkcję w środowisku globalnym, nazwijmy ją f4.

f4 <- function(P){
  assign("calls", calls+1, inherits=TRUE)
  print(calls)
  return(P+c+d)
}

To nie zadziała, ponieważ będzie szukać calls,c,d w środowisku globalnym zamiast wewnątrz funkcji, do której funkcja jest wywoływana. Na przykład:

f3 <- function(){
  c <- 3
  d <- 4
  calls <- 0
  v <- vector()
  for(i in 1:10){
    v[i] <- f4(P=0) ## or replace here with f5(P=0)
    c <- c+1
    d <- d+1
  }
  return(v)
}
f3()

Bezpieczny sposób należy zdefiniować calls,c,d w argumentach wejściowych f4, a następnie przekazać te parametry do f4. Jednak w moim przypadku jest zbyt wiele zmiennych do przekazania do tej funkcji {[25] } i byłoby lepiej, gdybym mógł przekazać ją jako środowisko i powiedzieć f4 nie szukać w środowisku globalnym (environment(f4)), tylko zajrzeć do wnętrza environment kiedy f3 jest wywołana.

Sposób, w jaki go teraz rozwiązuję, polega na użyciu środowiska jako listy i użyciu funkcji with.

f5 <- function(P,liste){
  with(liste,{
     assign("calls", calls+1, inherits=TRUE)
     print(calls)
     return(P+c+d)
     }
  )
}
f3 <- function(){
  c <- 3
  d <- 4
  calls <- 0
  v <- vector()
  for(i in 1:10){
    v[i] <- f5(P=0,as.list(environment())) ## or replace here with f5(P=0)
    c <- c+1
    d <- d+1
  }
  return(v)
}
f3()

Jednak teraz assign("calls", calls+1, inherits=TRUE) nie działa tak jak powinno, ponieważ assign nie modyfikuje oryginalny obiekt. Zmienna calls jest połączona z funkcją optymalizacyjną, gdzie funkcją celu jest f5. Z tego powodu używam assign zamiast przekazywania calls jako argumentów wejściowych. Używanie attach również nie jest dla mnie jasne. Oto mój sposób na poprawienie problemu assign:

f7 <- function(P,calls,liste){
  ##calls <<- calls+1
  ##browser()
  assign("calls", calls+1, inherits=TRUE,envir = sys.frame(-1))
  print(calls)
  with(liste,{
    print(paste('with the listed envrionment, calls=',calls))
    return(P+c+d)
  }
  )
}
########
##################
f8 <- function(){
  c <- 3
  d <- 4
  calls <- 0
  v <- vector()
  for(i in 1:10){
    ##browser()
    ##v[i] <- f4(P=0) ## or replace here with f5(P=0)
    v[i] <- f7(P=0,calls,liste=as.list(environment()))
    c <- c+1
    d <- d+1
  }
  f7(P=0,calls,liste=as.list(environment()))
  print(paste('final call number',calls))
  return(v)
}
f8()

Nie jestem pewien, jak to zrobić w R. Czy jestem w dobrym kierunku, zwłaszcza gdy przejeżdżam przez Cran check? Ma ktoś jakieś wskazówki na ten temat?