R 限制变量范围

我试图写一个函数，它限制了R变量的范围。比如说,

source("LimitScope.R")
y = 0
f = function(){
   #Raises an error as y is a global variable
   x = y
}

我曾想过测试可变环境，但并不确定如何做到这一点

为什么

我教大学毕业生。在他们的前几次实践中，他们中的一些人总是忘记变量作用域，所以他们提交的函数不起作用。例如，我总是得到这样的结果：

n = 10
f = function(x){
  #Raises an error
  #as I just source f and test it for a few test cases.
  return(x*n)
}

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我想要的是一个可以“关闭”范围的快速功能。正如您可以想象的那样，它不必特别健壮，因为它只适用于少数几个实用程序。

我不确定您是否希望这样做，但是

local（）

函数和

codetools

库应该会有所帮助

在你的例子中，试试看

f = local( function() { ... }, baseenv())

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它不完全是你想要的，但它应该让你更接近

您可以使用

exists（'y'，envir=.GlobalEnv）检查全局环境中是否存在y

您可以使用此函数强制变量为本地版本：

get_local <- function(variable)
{
  get(variable, envir = parent.frame(), inherits = FALSE)  
}

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编辑：“如何在不改变函数内容的情况下关闭词法范围”这一更一般的观点更难解决。我相当肯定，范围规则在R中根深蒂固。另一种选择可能是使用S-Plus，因为它确实如此。

偶尔发生在我身上的事情是，我在ESS中有一个拆分屏幕，左边是R代码的文件缓冲区，右边是解释器。在调试缓冲区中正在处理的代码时，我可能在解释器中设置了一些值。然后，缓冲区中的代码可能意外引用了我在intepreter中设置的内容。除非我每次都在一个新的解释器中评估缓冲区，否则很难发现问题，而ESS默认情况下并不是这样工作的

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如果这是您经常看到的问题，那么源代码中的rm（list=ls（envir=.GlobalEnv））可能会有所帮助，但这当然会产生其他问题，例如在调试时删除他们用来保持状态的任何内容等。

出于兴趣，为什么要这样做？我在答案中添加了一个部分，说明我为什么要这样做。另请参见

y <- 0    
f <- function()
{
  x <- y
}    
print(f())        # 0

y <- 0    
f <- function()
{
  y <- get_local("y")
  x <- y
}    
print(f())        # Error: 'y' not found

g  <- function(x, y = TRUE, z = c("foo", "bar"), ...) 0

formalArgs(g)
# [1] "x"   "y"   "z"   "..."

formals(g)
#$x
#
#
#$y
#[1] TRUE
#
#$z
#c("foo", "bar")
#
#$...