R 没有包的名称空间

在重新组织我的代码库时，我希望清理我的代码共享机制。到目前为止，我正在使用

source

实现许多小型的、基本上独立的功能模块

然而，这种方法存在许多问题，其中包括

• 缺乏循环性测试（偶然循环<代码>源链）
• 正确指定包含路径所需的复杂语法（

  chdir=TRUE

  参数，硬编码路径）
• 名称冲突的可能性（重新定义对象时）

理想情况下，我希望得到类似于Python模块机制的东西。R包机制在这里可能有些过分：我不想生成嵌套的路径层次结构、包含大量元数据的多个文件并手动构建包，而只是为了得到一个小型的、自包含的、可重用的代码模块

现在，我正在使用一个代码片段，它允许我解决上面提到的前两个问题。包含的语法如下所示：

import(functional)
import(io)
import(strings)

---

…模块定义为驻留在本地路径中的简单源文件。但我无法解决第三点：我想将模块导入到一个单独的名称空间中，但从我看到的名称空间查找机制与包之间是紧密相连的。诚然，我可以覆盖

`:`

或

getExportedValue

和

asNamespace

和

isNamespace

，但这感觉非常肮脏，有可能破坏其他软件包。

康拉德，非常严肃地说，这是对需求的回答

获取一个小型的、自包含的、可重用的代码模块

就是创建一个包。这福音在这里和其他地方被重复了无数次。实际上，您可以使用最小的模糊创建最小的包

还有,跑完以后,

 setwd("/tmp")
 package.skeleton("konrad")

删除一个临时文件，我就剩下了

 edd@max:/tmp$ tree konrad/
 konrad/
 ├── DESCRIPTION
 ├── man
 │   └── konrad-package.Rd
 └── NAMESPACE

 1 directory, 3 files
 edd@max:/tmp$ 

---

那真的有那么繁重吗？

我完全赞同@Dirk的回答。制作一个最小的包所涉及的小开销似乎值得遵循“标准方式”

然而，我想到的一件事是

source

的

local

参数，它允许您在

环境

中进行源代码转换，您可以将其用作名称空间，例如

assign(module, new.env(parent=baseenv()), envir=topenv())
source(filename, local=get(module, topenv()), chdir = TRUE)

要使用简单的语法访问这些导入的环境，请为这些导入环境提供一个新类（例如“import”），并将

：

设置为泛型，当

pkg

不存在时，默认设置为

getExportedValue

import <- function (module) {
    module <- as.character(substitute(module))
    # Search path handling omitted for simplicity.
    filename <- paste(module, 'R', sep = '.')

    e <- new.env(parent=baseenv())
    class(e) <- 'import'
    assign(module, e, envir=topenv())
    source(filename, local=get(module, topenv()), chdir = TRUE)
}

'::.import' <- function(env, obj) get(as.character(substitute(obj)), env)
'::' <- function(pkg, name) {
    pkg <- as.character(substitute(pkg))
    name <- as.character(substitute(name))
    if (exists(pkg)) UseMethod('::')
    else getExportedValue(pkg, name)
}

---

这将给出正确的结果，例如，如果您加载

data.table

，然后尝试使用

：

访问它的一个对象，我对OP的问题的评论不太正确，但我认为重新编写

import

函数就可以做到这一点

foo.R

和

bar.R

是当前工作目录中的文件，其中包含一个函数（

baz

），该函数打印如下所示的输出

'::' <- function(pkg, name) {
    pkg.chr <- as.character(substitute(pkg))
    name.chr <- as.character(substitute(name))
    if (exists(pkg.chr)) {
        if (class(pkg) == 'import')
            return(get(name.chr, pkg))
    }
    getExportedValue(pkg.chr, name.chr)
}

import <- function (module) {
  module <- as.character(substitute(module))
  # Search path handling omitted for simplicity.
  filename <- paste(module, 'R', sep = '.')
  # create imports environment if it doesn't exist
  if ("imports" %in% search())
    imports <- as.environment(match("imports",search()))
  # otherwise get the imports environment
  else
    imports <- attach(NULL, name="imports")
  if (module %in% ls("imports"))
    return()
  # create a new environment (imports as parent)
  env <- new.env(parent=imports)
  # source file into env
  sys.source(filename, env)
  # ...and assign env to imports as "module name"
  assign(module, env, imports)
}
setwd(".")
import(foo)
import(bar)
foo$baz()
# [1] "Hello World"
bar$baz()
# [1] "Buh Bye"

---

import这是一个完全自动化包创建、编译和重新加载的函数。正如其他人所注意到的，实用程序函数
package.skeleton（）
和
devtools:：load_all（）
几乎已经实现了这一目标。这只是结合了它们的功能，使用
package.skeleton（）
在临时目录中创建源目录，当
load\u all（）
完成处理后，该目录将被清理

您所需要做的就是指向要在函数中读取的源文件，并为包命名：
import（）
为您完成其余的工作

import <- function(srcFiles, pkgName) {
    require(devtools)
    dd <- tempdir()
    on.exit(unlink(file.path(dd, pkgName), recursive=TRUE))
    package.skeleton(name=pkgName, path = dd, code_files=srcFiles)
    load_all(file.path(dd, pkgName))
}

## Create a couple of example source files
cat("bar <- function() {print('Hello World')}", file="bar.R")
cat("baz <- function() {print('Goodbye, cruel world.')}", file="baz.R")

## Try it out
import(srcFiles=c("bar.R", "baz.R"), pkgName="foo")

## Check that it worked
head(search())
# [1] ".GlobalEnv"        "package:foo"       "package:devtools"
# [4] "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices"
bar()
# [1] "Hello World"
foo::baz()
# [1] "Goodbye, cruel world."

import一个包只是一个存储文件的约定（R文件在
R/
中，文档在
man/
中，编译代码在
src
中，数据在
data/
中）：如果你有多个文件，你最好坚持既定的约定。换句话说，使用包比不使用包更容易，因为您不需要思考：您可以利用现有的约定，每个R用户都会了解发生了什么

一个最小的软件包真正需要的是一个
说明
文件，该文件说明了软件包的功能、谁可以使用它（许可证）以及如果出现问题要联系谁（维护者）。这是一个有点开销，但它不是主要的。一旦编写完成，您只需根据需要填写其他目录-无需使用笨拙的
package.skeleton（）

也就是说，用于处理软件包的内置工具很麻烦——您必须重新构建/重新安装软件包，重新启动R并重新加载软件包。这就是
devtools:：load_all（）
和Rstudio的build&reload的用武之地——它们对包使用相同的规范，但提供了从源代码更新包的更简单方法。当然，您可以使用其他答案提供的代码片段，但为什么不使用数百名（至少数十名）R开发人员使用的经过良好测试的代码呢？
我已经实现了一个全面的解决方案，并将其作为一个包发布了

在内部，模块使用类似于包的方法；即，然后返回给用户，并可选地附加

该软件包的使用方法在其网站上有详细说明。
@KonradRudolph但如果你只有一个两个函数的文件，那么你就不必担心循环性，也不必太难避免冲突？但说真的，把某样东西变成一个包真的非常简单。没有人说你需要通过所有的CRAN检查（这需要工作）。但是如果你得到了基本的软件包结构，你可以使用devtools软件包中的
load\u all
函数来获得你想要的所有功能，而不需要显式地安装软件包。这么大