何时在R中使用缺失值与空值来传递未定义的函数参数，为什么？

到目前为止，在编写R函数时，我已经传递了未定义的参数 作为空值，然后测试它们是否为空

f1 <- function (x = NULL) {
   if(is.null(x))
      ...
}

---

f1
NULL
只是可以分配给变量的另一个值。它与您在函数声明中指定的任何其他默认值没有什么不同

missing
另一方面检查用户是否提供了该参数，您可以在默认赋值之前执行，这要归功于R的惰性求值，只有在使用该变量时才会发生

使用此功能可以实现的两个示例是：没有默认值但仍然可以忽略的参数-例如
read.table
中的
file
和
text
，或者只有一个默认值的参数-例如
n
和
scan
中的
nmax

通过浏览R代码，您会发现许多其他用例。
missing（x）
似乎比使用默认参数将
x
等于
NULL
要快一点

> require('microbenchmark')
> f1 <- function(x=NULL) is.null(x)
> f2 <- function(x) missing(x)

> microbenchmark(f1(1), f2(1))
Unit: nanoseconds
  expr min  lq median    uq  max neval
 f1(1) 615 631  647.5 800.5 3024   100
 f2(1) 497 511  567.0 755.5 7916   100

> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: nanoseconds
 expr min  lq median    uq  max neval
 f1() 589 619    627 745.5 3561   100
 f2() 437 448    463 479.0 2869   100

在
f2
的情况下实现这一点并不那么简单。
在我看来，不清楚对
缺失的限制何时适用。正如您所引用的文档所述，missing只能在函数的直接主体中使用。不过，一个简单的例子表明，情况并非如此，当参数传递给嵌套函数时，它会按预期工作

f1=函数（x，y，z）{
如果（！缺少（x））
打印（x）
如果（！缺失（y））
打印（y）
}
f2=函数（x，y，z）{
如果（！缺少（z））打印（z）
f1（x，y）
}
f1（y=“2”）
#> [1] "2"
f2（y=“2”，z=“3”）
#> [1] "3"
#> [1] "2"
f2（x=“1”，z=“3”）
#> [1] "3"
#> [1] "1"

我想看一个例子，说明
missing
在嵌套函数中不起作用

由（v0.2.1）
于2019-09-30创建，我想
NULL
非常方便的一种情况是，函数中的一个参数可以忽略或在长度==0时进行操作。例如，在
f1=function（x，y=NULL）c（x，y）
中，调用
f1（3）
不会产生错误（如果
NULL
不存在，则会产生错误），并且不需要额外检查。我没有意识到在
f1
案例中，如果调用
f1（）
，则
x
仍然报告为缺失。在一般情况下，设置默认值似乎是最有用的，而且它可以让用户明白他们不必提供值。在R 3.0.2中，
text
似乎是
scan
中唯一没有默认值的参数。你知道这是不是有什么特别的原因吗？这是一个很好的答案的萌芽，但你需要对此进行扩展：当你有多个参数指示不同的/冲突的模式或用例（例如，
read.csv（file/text
）时，使用missing而不是null，并且你的默认活动必须在其中一个案例中进行选择（在
？missing
）是2002年写的。看起来这在过去17年的某个时候确实发生了变化，但文档没有。或者可能引用的是嵌套函数，例如
f2
> require('microbenchmark')
> f1 <- function(x=NULL) is.null(x)
> f2 <- function(x) missing(x)

> microbenchmark(f1(1), f2(1))
Unit: nanoseconds
  expr min  lq median    uq  max neval
 f1(1) 615 631  647.5 800.5 3024   100
 f2(1) 497 511  567.0 755.5 7916   100

> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: nanoseconds
 expr min  lq median    uq  max neval
 f1() 589 619    627 745.5 3561   100
 f2() 437 448    463 479.0 2869   100

sapply(list(1, NULL, 2, NULL), f1)