环境空间 ( environment ) 对于刚接触 R 语言的我来说,是比较陌生的。虽然不了解它的运行原理,但也不影响我使用 R 语言。环境空间是 R 语言中关于计算机方面的底层设计,主要用于R语言是环境加载器。通过环境空间,封装了加载器的运行过程,让使用者在不知道底层细节的情况下,可以任意加载使用到的第三方的 R 语言程序包。
在R语言中,不管是变量,对象,或者函数,都存在于 R 的环境空间中,R程序在运行时都自己的运行时空间。R 语言的环境 (environment) 是由内核定义的一个数据结构,由一系列的、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时空间 (scope) 。
环境空间有一些特征,比如 每个环境空间要有唯一的名字;环境空间是引入类型的,非赋值类型;环境空间都有父环境空间,空环境是最顶层的环境空间,没有父空间;子环境空间会继承父环境空间的变量等。
关于环境的理解,先从新建一个环境开始:new.env(hash = TRUE, parent = parent.frame(), size = 29L)
# 擦混关键环境env
env <- new.env()
env
## [1] <environment: 0x3d7eef0>
class(env)
## [1] "environment"
# 定义变量
env$a <- 123
env$b <- 'qwe'
ls(env)
## [1] "a" "b"
以上就是新建了一个父环境为当前环境的环境空间,在这个环境空间中可以定义自己的变量,并且可以使用环境$变量
的方式访问环境内的变量。
那么所谓创建环境时的父环境又是什么呢,要理解这个就得来理解环境空间的层次结构了。R 语言中有五种环境的定义:当前环境、内部环境、父环境、空环境和包环境。
new.env()
构造出来的环境# 当前环境,或者使用globalenv
environment()
## [1] <environment: R_GlobalEnv>
# 内部环境
new.env()
## [1] <environment: R_GlobalEnv>
# 父环境
parent.env(env)
## [1] <environment: R_GlobalEnv>
# 空环境
emptyenv()
## [1] <environment: R_EmptyEnv>
# 包环境
baseenv()
## [1] <environment: base>
既然环境空间是有层次的,那可以将从 env 到空环境的层次结构全部打印出来
# 递归打印环境空间,identical比较两者是否相同
parent.call <- function(env) {
print(env)
if(is.environment(env) & !identical(env, emptyenv())) {
parent.call(parent.env(env))
}
}
parent.call(env)
## <environment: 0x366bf18>
## <environment: R_GlobalEnv>
## <environment: package:purrr>
## attr(,"name")
## [1] "package:purrr"
## attr(,"path")
## [1] "/home/dingtao/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3/purrr"
## <environment: package:stats>
## attr(,"name")
## [1] "package:stats"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/stats"
## <environment: package:graphics>
## attr(,"name")
## [1] "package:graphics"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/graphics"
## <environment: package:grDevices>
## attr(,"name")
## [1] "package:grDevices"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/grDevices"
## <environment: package:utils>
## attr(,"name")
## [1] "package:utils"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/utils"
## <environment: package:datasets>
## attr(,"name")
## [1] "package:datasets"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/datasets"
## <environment: package:methods>
## attr(,"name")
## [1] "package:methods"
## attr(,"path")
## [1] "/usr/lib/R/library/methods"
## <environment: 0x20cb5d0>
## attr(,"name")
## [1] "Autoloads"
## <environment: base>
## <environment: R_EmptyEnv>
可以看到先是打印出来<environment: 0x366bf18>
这是 env 的环境空间;接下来是作为 env 父空间的当前空间;再接下来是我导入的 purrr 包,其实这里还有很多,我给省略了,然后是六个基础包、Autoloads、base 包,最后是空环境。那么从R的导入顺序来看就是反过来的,先加载空环境,然后再一步步导入所需要的包,最后到达当前环境。
那么我们就可以访问到父环境以及爷爷环境等等中的变量,前提是未在当前环境中找到,它就会去父环境中寻找,一直找到空环境,若是还没有找到就会报错;但若是当前环境空间中已有相同名称的变量,那么你要么使用 rm 删除当前环境空间中的变量,要么指定环境变量访问变量,否则是访问不到指定环境空间中的变量的。
主要是一些命令的使用
# 基础命令
env1 <- new.env() # 创建一个新环境
is.environment(env1) # 判断是否是一个环境空间
environment() # 查看当前环境空间
environment(ls) # 查看函数中的环境空间
environmentName(baseenv()) # 查看环境空间的名字
environmentName(environment())
attr(env1, 'name') <- 'env1' # 设置环境空间的名字,默认创建出来是没有名字的
env.profile(env1) # 查看环境空间的属性值
rm(list=ls()) # 清空当前环境空间定义的所有对象
rm(x, envir=env1) # 删除env1中的变量
ls(env1) # 查看env1环境空间中的变量
x <- 1.5; y <- 2:10 # 定义环境空间中的变量
env1 <- new.env()
env1$x <- -10
# 环境空间变量取值
get('x', envir=env1) # 取env1环境空间中的x值
get('y', envir=env1) # 从env1环境空间中取从当前环境中继承的y值
# get('y', envir=env1, inherits=FALSE) # 禁止环境空间的继承,会报错
# 重新赋值
assign('x', 77); x # 重新赋值当前环境空间中的x值
assign('x', 99, envir=env1); env1$x # 重新赋值环境空间中的x值
assign('y', 333, envir=env1, inherits=FALSE) # 在没有继承的情况下给环境空间中的y赋值
# 变量在环境空间中是否存在
exists('x')
exists('x', envir=env1)
# exists('y', envir=env1, isherits=FALSE) # 在没有继承的情况下y是否存在,会报错
# 查看函数的环境空间,来自pryr包
where('mean')
where('where')
在R语言中,变量、对象、函数都存在于环境空间中,而函数又可以有自己的环境空间,我们可以在函数内再定义变量、对象和函数,循环往复就形成了我们现在用的R语言环境系统。
一般情况,我们可以通过new.env()
去创建一个环境空间,但更多的时候,我们使用的是函数环境空间。函数环境空间包括4方面的内容:
如fun1<-function(){1}
fun1<-function(){fun2()}
,函数fun2在函数fun1被调用函数中的参数是惰性求值,不执行则不运算,只有在执行或者被调用的时候才会进行运算;函数体执行运算用到变量时若函数体中未定义,参数环境中也未定义,则会向全局环境中寻址;函数在被调用时若有缺省值,则局部参数被调用时会优先使用传入的参数,若未传入参数才会使用缺省值。
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