为什么R和Python中没有输出日志

我已经使用SAS很长时间了，并且已经习惯了输出日志以进行许多评估。现在我是R/Python的学习者，我想知道为什么没有日志

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它不是必需的吗？/是因为它是资源密集型的吗？/将来有没有可能合并它

python提供了独立使用的库。有一个叫做“日志记录”的库。您可以将此库用于日志目的。

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通过RStudio查看R的链接，无论您的工作目录在哪里，您都可以查看.rhistore文件。

这是一个合理的问题，因为某些类型的编程实际上需要日志。例如，药品或医疗设备中的任何类型的监管工作都需要程序执行的电子记录

我发现，在R中获得类似于SAS日志的日志的最好方法是使用两个包：和tidylog将为大多数dplyr和tidyr功能自动发送消息，logr将这些消息写入日志文件。logr中还有一个函数，用于将内容打印到日志中，类似于SAS%put（）语句。以下是一个例子：

library(tidyverse)
library(logr)
library(tidylog, warn.conflicts = FALSE)

# Attach logr to tidylog 
options("tidylog.display" = list(log_print))
options("logr.on" = TRUE, "logr.notes" = TRUE)

# Open log
log_open("Example1")

log_print("Get list of high mileage vehicles from mtcars")

dat <- mtcars %>% 
  transmute(vehicle = rownames(mtcars), mpg) %>% 
  subset(mpg >= 20) %>% 
  arrange(desc(mpg))

log_print("Print list to log")
log_print(dat)
  
# Close log
log_close()

# Detach tidylog
options("tidylog.display" = NULL)

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这与您在R中获得SAS日志的距离差不多。

@RonakShah我想他们指的是输出日志。我已经有一段时间没有使用SAS了，但它有点像是一个非常详细的日志，记录了运行过的每个命令。“为什么事情设计成这样”这些问题在这里不太合适——因此针对特定的、可回答的问题，这些问题不是基于意见或开放式的。不需要日志（显然）。我认为这与资源密集度无关。R和Python在没有日志的情况下已经非常成功了大约20年，因此我怀疑它们将来是否会被合并。一些IDE提供了一个“历史记录”，它向您显示已运行的命令。谢谢。。这很有帮助。

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Log Path: ./log/Example1.log 
Working Directory: C:/packages/Testing 
User Name: User 
R Version: 4.0.2 (2020-06-22) 
Machine: ZB15-5CD00276ZY x86-64 
Operating System: Windows 10 x64 build 18363 
Log Start Time: 2020-09-04 08:59:43 
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Get list of high mileage vehicles from mtcars 

NOTE: Log Print Time:  2020-09-04 08:59:43 
NOTE: Elapsed Time in seconds: 0.000997066497802734 

transmute: dropped 10 variables (cyl, disp, hp, drat, wt, ?)

NOTE: Log Print Time:  2020-09-04 08:59:43 
NOTE: Elapsed Time in seconds: 0.00698089599609375 

           new variable 'vehicle' (character) with 32 unique values and 0% NA

NOTE: Log Print Time:  2020-09-04 08:59:43 
NOTE: Elapsed Time in seconds: 0.0120620727539062 

Print list to log 

NOTE: Log Print Time:  2020-09-04 08:59:43 
NOTE: Elapsed Time in seconds: 0.00692296028137207 

          vehicle  mpg
1  Toyota Corolla 33.9
2        Fiat 128 32.4
3     Honda Civic 30.4
4    Lotus Europa 30.4
5       Fiat X1-9 27.3
6   Porsche 914-2 26.0
7       Merc 240D 24.4
8      Datsun 710 22.8
9        Merc 230 22.8
10  Toyota Corona 21.5
11 Hornet 4 Drive 21.4
12     Volvo 142E 21.4
13      Mazda RX4 21.0
14  Mazda RX4 Wag 21.0

NOTE: Data frame has 14 rows and 2 columns. 

NOTE: Log Print Time:  2020-09-04 08:59:43 
NOTE: Elapsed Time in seconds: 0.00253605842590332 

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Log End Time: 2020-09-04 08:59:43 
Log Elapsed Time: 0 00:00:00 
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