关于命名空间 | 认识 R 环境

Dong

本篇文章由 VeriMake 旧版论坛中备份出的原帖的 Markdown 源码生成

原帖标题为：关于命名空间 | 认识 R 环境
原帖网址为：~~https://verimake.com/topics/245~~ （旧版论坛网址，已失效）

原帖作者为：dawdler（旧版论坛 id = 64，注册于 2020-08-17 14:01:22）
原帖由作者初次发表于 2021-07-09 21:18:09，最后编辑于 2021-07-09 21:18:09（编辑时间可能不准确）

截至 2021-12-18 14:27:30 备份数据库时，原帖已获得 305 次浏览、0 个点赞、0 条回复

R语言

解读R语言的环境空间

1. 认识R环境

1.1 环境空间

在R语言中，所有的变量、函数以及对象都被存储在R的环境空间中，这个环境空间就类似于其它语言中“命名空间”的概念。总体来看，R语言的环境空间由一系列有层次关系的框架（frame）组成，每个环境对应一个框架，用来区别不同的运行空间（scope）。

1.2 创建一个环境

首先，我们需要安装pryr包，这是一个贴近R语言内核、可以帮助我们深层了解R的运行机制的第三方包。

##install and import pryr package
install.packages("pryr")
library(pryr)

然后我们创建一个新的环境：

注意：环境不是赋值类型的变量哦！

##syntax: new.env(hash=TRUE, parent=parent_frame(), size = 29L)
##hash: default value is true, mapped by hash table
##parent: set specific parent environment of the defined environment, specify objects to inderit
##size: initialize size of the environment
env_1 <- new.env()
print(env_1)
print(class(env_1))
print(otype(env_1))

以上代码的运行结果为：

在这个环境中定义一个变量：

##define a variable a
env_1$a <- 25
print(env_1$a)
##ls(): listing variables in current environment
ls()
ls(env_1)

以上代码的运行结果为：

（大家可以忽略ls()运行出来的其他变量，这些是我在其它脚本中用到的_）
ls函数有一个all.names参数，设置all.names=FALSE则不会列出以"."开头的环境对象，设置all.names=TRUE则会全部显示，这个有一点像我们在Linux系统下使用列出文件命令ls选择是否显示隐藏文件的规则。

如果要删除环境中的对象，使用rm()函数，并且可以通过其envir参数的设置指定特定的环境，并删除其中的特定对象。

通过以上示例，我们可以看到，env_1作为一个环境类型的变量在当前环境空间中被定义和列出，当进入到env_1环境中后，有自定义的变量a被列出。

1.3 层次结构

R语言的环境是一种有层次关系的结构，除了空环境是最顶层的环境空间，没有父空间外，其他环境空间都有父空间，也就是都有它的上一层环境，并且，子空间会继承父空间的变量。

以下是几种常见的环境类型：

当前环境：用户程序运行的环境空间；
内部环境：用户构造出来的环境，可以是通过new.env()函数创建的，也可以是匿名的；
父环境：上一层级的环境；
空环境：最顶层的环境空间；
包环境：包封装的环境空间；

##current environment
environment()
##defined environment
env_2 <- new.env()
print(env_2)
##parent environment
print(parent.env(env_2))
##empty environment
emptyenv()
##base environment
baseenv()

以上代码的运行结果为：

1.4 查看环境空间

我们可以通过调用search()函数来查看当前环境中加载的R包，也可以调用相关函数查看指定环境及其父环境空间：

##listing packages
search()
##parent environment of env_1
parent.env(env_1)
##parent environment of current environment
env_3 <- parent.env(environment())
print(env_3)
attr(env_3,"name")
##parent environment of base environment
parent.env(baseenv())

以上代码的运行结果为：

除了单个查看，我们也可以借助函数递归来打印完整的层次结构：

##check the structure by recursion
parent.call <- function(e){
  print(e)
  if(is.environment(e) & !identical(emptyenv(),e)){
    parent.call(parent.env(e))
  }
}

env_1 <- new.env()
parent.call(env_1)

以上代码的运行结果为：

输出结果从上往下看就是从内到外的环境层级~

Reference:
http://blog.fens.me/r-environments/
https://wolfsonliu.github.io/archive/2016/r-xue-xi-bi-ji-r-huan-jing-xiang-guan-de-cao-zuo.html