R中的Lisp/Scheme-like调用

出于某些原因，我希望以一种更类似Lisp/Scheme的方式处理R调用（至少就语法而言）（我们都知道R已经过了）

因此，我设置了以下功能：

. <- function(f, ...)
   eval(match.call()[-1], envir=parent.frame())

---

因此，我想知道您是否可以提出一些有关

定义的想法，以解决上述问题。欢迎使用C/C++代码。

正如Brian Diggs在上面评论的那样，您可以使用

do.call

来执行更快的调用，而不需要

eval

的开销

>myfn myfn（`:`，1，10）
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
>微基准：微基准（1:10，（`:`，1，10），myfn（`:`，1，10））
单位：纳秒
expr最小lq中值uq最大neval
1:10  177   286.0   346.5   404.0   887   100
.(`:`, 1, 10) 9794 11454.0 12141.5 12808.5 48391   100
myfn（`:`，1，10）3504413.54751.55287.548227 100

---

我怀疑，要获得与裸函数调用同等的性能，需要修改R源代码本身。

两个参考资料可以查看它们做相关的事情：

do.call

和

%>%

来自

magrittr

包。前者类似于

函数（但将后续参数作为列表，而不是单独的参数）。后者在处理调用以完成函数调用方面做了很多工作，并且可能有一些技术可以使环境和效率正确。@BrianDiggs感谢有趣的链接。我看到了一些接近票数的人，所以我把问题缩小到了性能问题上。

x <- sort(sample(1:10, 5, replace=TRUE))
for (i in x) {
   print(1:i)
}

.(`<-`, x,
   .(sort, 
      .(sample,
         .(`:`, 1, 5),
         5, replace=TRUE)))

.(`for`, i, x,
   .(`{`, 
      .(print,
         .(`:`, 1, i))))

microbenchmark::microbenchmark(1:10, .(`:`, 1, 10))
## Unit: nanoseconds
##           expr  min      lq  median    uq   max neval
##           1:10  189   212.0   271.5   349   943   100
##  .(`:`, 1, 10) 8809 10134.5 10763.0 11467 44066   100