R l_ply对如何将变量传递给函数感到困惑

我相信这一定在什么地方得到了回答，所以；如果你有一个有帮助的答案，请让我知道；o

我有许多相当大的处理任务，主要是多标签文本分类器，它们读取大量文件，处理这些文件，输出结果，然后继续下一个

我有一个整洁的顺序工作，但想并行的事情

作为一个非常基本的例子

require(plyr)
fileDir   <- "/Users/barneyc/sourceFiles"
outputDir <- "/Users/barneyc/outputFiles"
files <- as.list(list.files(full.names=TRUE,recursive=FALSE,pattern=".csv"))

l_ply(files, function(x){
                          print(x)

                          #change to dir containing source files
                          setwd(fileDir)

                          # read file
                          content <- read.csv(file=x,header=TRUE)

                          # change directory to output
                          setwd(outputDir)

                          # append the itemID from CSV file to 
                          write.table(content$itemID,file="ids.csv", append = TRUE, sep=",", row.names=FALSE,col.names=TRUE) 

              }, .parallel=FALSE )

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有人能解释一下我是如何将这两个目录变量传递给这里的函数的吗

多亏了@Roland，我的并行函数现在将是

require(plyr)
require(doParallel)
fileDir   <- "/Users/barneyc/sourceFiles"
outputDir <- "/Users/barneyc/outputFiles"
files <- as.list(list.files(full.names=TRUE,recursive=FALSE,pattern=".csv"))

cl<-makeCluster(4)      # make a cluster of available cores
registerDoParallel(cl)  # raise cluster

l_ply(files, function(x,y,z){
              filename  <- x
              fileDir   <- y
              outputDir <- z

              #change to dir containing source files
              setwd(fileDir)

              # read file
              content <- read.csv(file=filename,header=TRUE)

              # change directory to output
              setwd(outputDir)

              # append the itemID from CSV file to 
              write.table(content$itemID,file="ids.csv", append = TRUE, sep=",", row.names=FALSE,col.names=TRUE) 

}, y=fileDir, z=outputDir, .parallel=TRUE )

stopCluster()  # kill the cluster

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尝试将它们作为参数传递给函数：l_plyfiles，functionx，y，z{…}，y=…，z=…您可以避免复制/重命名参数。只需定义functionfilename、fileDir、outputDir。是的，我自己使用过，但为了清晰起见，留下了一个例子。我现在让我的16核机器一次完成102个分类任务14个，为操作系统节省2个核以防万一。很好的帮助，谢谢。

require(plyr)
require(doParallel)
fileDir   <- "/Users/barneyc/sourceFiles"
outputDir <- "/Users/barneyc/outputFiles"
files <- as.list(list.files(full.names=TRUE,recursive=FALSE,pattern=".csv"))

cl<-makeCluster(4)      # make a cluster of available cores
registerDoParallel(cl)  # raise cluster

l_ply(files, function(x,y,z){
              filename  <- x
              fileDir   <- y
              outputDir <- z

              #change to dir containing source files
              setwd(fileDir)

              # read file
              content <- read.csv(file=filename,header=TRUE)

              # change directory to output
              setwd(outputDir)

              # append the itemID from CSV file to 
              write.table(content$itemID,file="ids.csv", append = TRUE, sep=",", row.names=FALSE,col.names=TRUE) 

}, y=fileDir, z=outputDir, .parallel=TRUE )

stopCluster()  # kill the cluster