在不同的环境中调用 R 函数

Question

我觉得这样做应该相当简单，但我终其一生都找不到解决方案...我想在不同于它所在环境的环境中评估 R 函数.

我想要什么：

# A simple function
f <- function() {
  x + 1
}

# Create an env and assign x <- 3
env <- new.env()
assign("x", 3, envir = env)

# Call f on env
call_on_env(f, env)
#> 4

我最接近“call_on_env()”的是：

# Quote call and evaluate
quo <- quote(f())
eval(quo, envir = env)

不幸的是上面的代码 returns 出错了：Error in f() : object 'x' not found。那么...有没有办法让我在env上评估f()？

编辑： 我可以将 f() 发送到 env 然后调用它，但这会使 f() 永久留在那里。对于上下文 [见下文]，我想与一些预加载的包并行调用该函数。

上下文： 我正在与 parallel::clusterMap() 并行调用一个函数，我希望在我的全局环境中加载的包也能加载到集群。据我所知，parallel::clusterExport() 只能导出变量列表，所以它对我不起作用...

Answer 1

将f移动到env

environment(f) <- env
f()
# [1] 4

注意：正如您在这里遇到的，跨不同环境评估对象是不可取的。最好将您计划相互交互的所有对象都放在同一环境中。

如果你不想改变f的环境，你可以将以上所有内容放入一个新函数中。

fx <- function(f, env) {
    environment(f) <- env
    f()
}
fx(f, env)
# [1] 4

Answer 2

source() 函数可能有帮助：

source('scriptfilename.R')

如果文件位于另一个路径，则使用：

source('YOURPATH/scriptfilename.R')

当您运行 source() 时，它会将所有功能拉入您当前的环境中。然后，您可以引用 R 脚本中包含的任何函数。

但是我不建议在您的 R 项目文件夹结构之外引用 functions/scripts，因为如果您与其他人共享您的 R 项目文件夹，链接将会中断。

在不同的环境中调用 R 函数

Calling an R function in a different environment

parallel-processing

environment

eval

r

rlang