【发布时间】:2019-07-02 18:40:18
【问题描述】:
我正在尝试使用 quosures 来存储对我正在操作的对象的引用。 do.call 打破了这个想法,提前评估了参数,因此生成的 quosure 存储了在 empty_env() 中评估的对象的新副本,而不是对对象的实际调用。
rlang::exec() 给出相同的结果,因为它依赖于do.call。 rlang::eval_tidy(call2(..)) 方法似乎是一种解决方案,以及基于它的rlang::invoke()。
问题是:
在 R 中存储对对象/对象调用的引用的理想方式是什么,而不是将其显式存储在列表中。
可以混合使用do.call 和rlang,因为它会导致不必要的计算和复制?
为什么invoke 比exec 更符合rlang 的理念,但被软弃用?
require(rlang)
#> Loading required package: rlang
quoting_fun <- function(x) {
x_enq <- enquo(x) # enquote
x + length(x) # do something
x_enq
}
obj <- 1:10L
quoting_fun(obj) # ok
#> <quosure>
#> expr: ^obj
#> env: global
do.call(quoting_fun, list(obj)) # not ok
#> <quosure>
#> expr: ^<int: 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, ...>
#> env: empty
exec(quoting_fun, obj)
#> <quosure>
#> expr: ^<int: 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, ...>
#> env: empty
rlang::invoke(quoting_fun, list(obj))
#> <quosure>
#> expr: ^1
#> env: 000000001C8DDFD8
eval_tidy(call2(quoting_fun, quo(obj)))
#> <quosure>
#> expr: ^obj
#> env: global
由reprex package (v0.2.0) 于 2019 年 2 月 8 日创建。
【问题讨论】:
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多部分问题被认为过于宽泛。一次专注于一个问题。这样您就可以显示您进行了哪些搜索以及为什么之前的答案不够充分。
标签: r tidyverse rlang do.call tidyeval