R 一种不太敏感的序列化方法 背景

该软件包类似于面向R的数据科学项目。它检测依赖关系的变化，以决定是否构建下游目标。上游最远的依赖项通常是用户定义的函数、类等。要检测更改，依赖于序列化和哈希

问题 出于的目的，对于包含函数的对象，序列化过于敏感。例如，当我调用一个方法时，即使类本身没有以任何有意义的方式更改，类的内部也会更改。正如Winston Chang有益地指出的，

serialize（）

对琐碎的记录保存（通过

.Internal（inspect（））

可见）反应过度

库（摘要）
图书馆（R6）
某些类作为解决方案，您可以将
R6
类定义封装在函数中：

禁止收尾：

library(drake)
library(digest)
library(R6)
some_class <- R6Class(
  "some_class",
  private = list(x = NULL),
  public = list(
    initialize = function(x) {
      private$x <- x
    }
  )
)

plan <- drake_plan(
  new_obj = some_class$new(x = 10)
)

收尾时：

new_object <- function(x) {
  some_class <- R6Class(
    "some_class",
    private = list(x = NULL),
    public = list(
      initialize = function(x) {
        private$x <- x
      }
    )
  )
  some_class$new(x = x)
}

plan <- drake_plan(
  new_obj = new_object(10)
)

make(plan)
> target new_obj
make(plan)
> target new_obj

new_object <- function(x) {
  some_class <- R6Class(
    "some_class",
    private = list(x = NULL),
    public = list(
      initialize = function(x) {
        private$x <- x
      }
    )
  )
  some_class$new(x = x)
}

plan <- drake_plan(
  new_obj = new_object(10)
)

make(plan)
> target new_obj
make(plan)
v All targets are already up to date.