如何查看 R .Internal 或 .Primitive 函数的源代码？

Question

这些都没有显示pnorm函数的源代码，

stats:::pnorm
getAnywhere(pnorm)  

如何查看pnorm的源码？

sum
 (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
.Primitive("sum")
function (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
methods(sum)
no methods were found

还有，我如何查看sum 函数的源代码？

Answer 1

pnorm的R源码为：

function (q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
.Call(C_pnorm, q, mean, sd, lower.tail, log.p)

所以，从技术上讲，输入“pnorm”确实会显示源代码。然而，更有用的是：pnorm 的核心是用 C 编码的，所以上一个问题view source code in R 中的建议只是外围有用（大部分集中在隐藏在命名空间等中的函数上）。

Uwe Ligges 的 article in R news（第 43 页）是一个很好的通用参考。从该文件：

查看 R 源代码时，有时会调用 出现以下函数之一：.C(), .Call()、.Fortran()、.External() 或 .Internal() 和.Primitive()。这些函数调用已编译代码（如共享对象）中的入口点， 静态库或动态链接库。所以， 如果完全理解代码，则有必要查看编译代码的来源 必需的。 ... 第一步是查找 文件‘$R HOME/src/main/names.c’中的入口点，如果 调用 R 函数是 .Primitive() 或 。内部的（）。 这是在以下示例中为实现“简单”R 函数的代码完成的 总和（）。

（之所以添加重点，是因为您询问的确切功能 (sum) 已在 Ligges 的文章中介绍。）

根据您想深入研究代码的程度，可能值得下载和 按照 Ligges 的建议解压缩源代码（例如，您可以使用命令行工具 如grep通过源码搜索）。如需更随意的检查，您可以查看 通过 R Subversion server 或 Winston Chang's github mirror 在线获取资源（此处的链接专门指向 src/nmath/pnorm.c）。 （猜测正确的位置，src/nmath/pnorm.c，需要熟悉 R 源代码的结构。）

mean 和sum 都在summary.c 中实现。

Answer 2

> methods(mean)
[1] mean.data.frame mean.Date       mean.default    mean.difftime   mean.IDate*    
[6] mean.POSIXct    mean.POSIXlt    mean.yearmon*   mean.yearqtr*  

   Non-visible functions are asterisked
> mean.default
function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 
{
    if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
        warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
        return(NA_real_)
    }
    if (na.rm) 
        x <- x[!is.na(x)]
    if (!is.numeric(trim) || length(trim) != 1L) 
        stop("'trim' must be numeric of length one")
    n <- length(x)
    if (trim > 0 && n) {
        if (is.complex(x)) 
            stop("trimmed means are not defined for complex data")
        if (any(is.na(x))) 
            return(NA_real_)
        if (trim >= 0.5) 
            return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
        lo <- floor(n * trim) + 1
        hi <- n + 1 - lo
        x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
    }
    .Internal(mean(x))
}
<bytecode: 0x155ef58>
<environment: namespace:base>

Answer 3

我知道这篇文章已有 2 年的历史了，但我认为这可能对浏览此问题的某些用户有用。

我基本上只是将我的答案复制到this other similar question，以便它可能对一些想要探索 C 源文件的 R 用户有用。

1. 首先，通过pryr，您可以使用show_c_source 函数，该函数将在GitHub 上搜索C 源文件中的相关代码段。适用于 .Internal 和 .Primitive 函数。

   body(match.call)
   
   # .Internal(match.call(definition, call, expand.dots))
   
   pryr::show_c_source(.Internal(match.call(definition, call, expand.dots)))
   

   这会将你带到this page，表明unique.c 包含函数do_matchcall。

2. 我在names.c 文件的基础上整理了这个tab delimited file，并使用find-in-files 来确定源代码的位置。有一些函数具有特定于平台的文件，还有一些函数有多个具有相关源代码的文件。但对于其余部分，映射已经非常完善，至少对于当前版本 (3.1.2)。