R中截然不同的封闭环境、函数环境等

Question

我有几个关于函数的不同环境的问题。举个例子：

environment(sd)
# <environment: namespace:stats>

namespace:stats是否指向函数sd的封闭环境？

pryr::where(sd) 
# <environment: package:stats>

package:stats是否指向函数sd的绑定环境？

根据Advanced R by Hadley Wickham："The enclosing environment belongs to the function, and never changes..."

但是函数的封装环境可以像下面这样改变：

new.env <- new.env()
environment(f) <- new.env

A function' environment 属性表示函数的执行环境，对吗？ An online article regarding R finding stuff through environments

总结一下我的问题：

我们真的可以改变函数的封闭环境吗？
stats 包的这两个不同环境是什么？
函数的环境是什么？

它与之前的 post in here 相似。

Answer 1

environment(function) 给出了函数的封闭环境（即闭包），它被分配了一个指向定义函数的环境的指针。这种约定称为词法作用域，可以让您使用工厂函数等模式。这是一个简单的例子

factory <- function(){
    # get a reference to the current environment -- i.e. the environment 
    # that was created when the function `factory` was called.
    envir = environment()
    data <- 0
    add <- function(x=1){
        # we can use the lexical scoping assignment operator to re-assign the value of data
        data <<- data + x
        # return the value of the lexically scoped variable `data`
        return(data)
    }
    return(list(envir=envir,add=add))
}

L = factory()

# check that the environment for L$add is the environment in which it was created
identical(L$envir,environment(L$add))
#> TRUE

L$add()
#> 1
L$add(3)
#> 4

请注意，我们可以使用 assign() 在封闭环境中重新分配 data 的值，如下所示：

assign("data",100,L$envir)
L$add()
#> 101

另外，当我们再次调用函数factory()时，又创建了一个新的环境并被指定为在其中定义的函数的闭包函数调用，这使我们必须分离 foo$add() 函数他们自己独立环境的范围：

M = factory()
M$add()
#> 1
#> 2
L$add()
#> 102

上面的工厂函数通过继续搜索变量（并使用作用域赋值运算符）说明了函数与其封闭环境之间的 link，而下面说明了 link在本地环境和调用框架之间通过 Promises 这就是 R 在函数调用中传递变量的方式。

具体来说，当您调用函数时，R 会为传递的变量和表达式的值创建承诺。 Promise 的这些值是通过在参数被 force() 或使用时在调用环境的上下文中评估 Promise 从变量/表达式传递（复制）的——而不是更早！

例如，这个工厂函数接受一个参数，在返回的函数被调用之前，该参数被存储为一个承诺：

factory2 <- function(x){
    out <-function(){
         return(x)
    }
    return(out)
}

现在 factory2 在某些情况下表现直观：

y = 1
f = factory2(y)
f()
#> 1

但在其他人中没有：

y = 1
h = factory2(y)
y = 2
h()
#> 2

因为表达式 y 的 promise 在 h() 被调用之前不会被计算，而在第二个例子中，y 的值是 2！当然，既然已经通过 Promise 评估将值从调用环境复制到本地环境，更改 y 的值将不会影响 h():

返回的值

y = 3
h()
#> 2

Answer 2

TLDR：

确实，您可以更改封闭环境。 Hadley 可能在谈论打包函数。
封闭和绑定环境。你是对的。
这就是执行环境。它仅在函数运行时存在。

函数环境

谈一个功能要分清4种不同的环境：

绑定环境 是找到函数的环境（即它的名称存在的地方）。这是一个对象与其名称的实际绑定完成的地方。 find() 为您提供绑定环境。
封闭环境是最初创建函数的环境。这不一定与绑定环境相同（请参见下面的示例）。 environment() 给你封闭的环境。
局部环境是函数内的环境。你称之为执行环境。
父框架或调用环境是调用函数的环境。

这有什么关系

每个环境都有特定的功能：

绑定环境是您找到函数的环境。
局部环境是R寻找对象的第一个环境。
一般规则是：如果 R 在本地环境中找不到对象，它就会在封闭环境中查找，依此类推。最后一个封闭环境总是 emptyenv().
父框架是 R 查找传递的对象值的地方参数。

您可以更改封闭环境

的确，您可以更改封闭环境。它是包中函数 的封闭环境，您无法更改。在那种情况下，您不会更改封闭环境，您实际上会在新环境中创建一个副本：

> ls() character(0) > environment(sd) <environment: namespace:stats> > environment(sd) <- globalenv() > environment(sd) <environment: R_GlobalEnv> > ls() [1] "sd" > find("sd") [1] ".GlobalEnv" "package:stats" # two functions sd now > rm(sd) > environment(sd) <environment: namespace:stats>

在这种情况下，第二个sd具有全局环境作为封装和绑定环境，但原始sd仍然在包环境中找到，它的封装环境仍然是该包的命名空间

执行以下操作时可能会出现混淆：

> f <- sd > environment(f) <environment: namespace:stats> > find("f") [1] ".GlobalEnv"

这里发生了什么？封闭环境仍然是命名空间“'stats'”。这就是创建函数的地方。但是，绑定环境现在是全局环境。这就是名称 "f" 绑定到对象的地方。

我们可以将封闭环境更改为新环境e。如果现在检查，封闭环境变为 e，但 e 本身是空的。 f 仍然绑定在全局环境中。

> e <- new.env() > e <environment: 0x000000001852e0a8> > environment(f) <- e > find("f") [1] ".GlobalEnv" > environment(f) <environment: 0x000000001852e0a8> > ls(e) character(0)

e的封闭环境是全局环境。所以 f 仍然像它的外壳是全局环境一样工作。环境 e 包含在其中，因此如果在 e 中找不到某些内容，该函数将在全局环境中查找，依此类推。

但是因为 e 是一个环境，R 称它为父环境。

> parent.env(e) <environment: R_GlobalEnv> > f(1:3) [1] 1

命名空间和包环境

这个原理也是"trick"包使用的：

函数是在命名空间中创建的。这是一个被其他导入包的命名空间包围的环境，最终是全局环境。

函数的绑定是在包环境中创建的。这是一个包含全局环境和可能的其他包的环境。

原因很简单：对象只能在您所在的环境中或其封闭环境中找到。

一个函数必须能够找到其他函数（对象），因此局部环境必须包含在它导入的其他包的命名空间、基础包和最后的全局环境中。

函数必须可以在全局环境中找到。因此，绑定（即函数的名称）必须位于被全局环境包围的环境中。这是包环境（不是命名空间！）

插图：

现在假设您创建一个以空环境作为父环境的环境。如果您将其用作函数的封闭环境，则不再起作用。因为现在你绕过了所有的包环境，所以你再也找不到一个函数了。

> orphan <- new.env(parent = emptyenv()) > environment(f) <- orphan > f(1:3) Error in sqrt(var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), : could not find function "sqrt"

父框架

这就是有趣的地方。父框架或调用环境是查找作为参数传递的值的环境。但是那个父框架可以是另一个函数的本地环境。在这种情况下，R 首先在另一个函数的局部环境中查找，然后在调用函数的 enclosing 环境中查找，一直到全局环境，附加的包，直到它到达空的环境。这就是 "object not found" 错误所在。

R中截然不同的封闭环境、函数环境等

Distinct enclosing environment, function environment, etc. in R

environment

r

function