missing() 和 is.null() 之间的范围差异答案

【问题标题】：Scoping difference between missing() and is.null()missing() 和 is.null() 之间的范围差异
【发布时间】：2020-01-16 15:10:16
【问题描述】：

我很难理解is.null 和missing 之间的作用域差异，特别是为什么以下内容不适用于is.null，但适用于missing：

foo_iris <- function(a = NULL){
  if(!is.null(a)) return('not.null') else  return('is.null')
}

foo_iris(a = Species)
#> Error in foo_iris(a = Species): object 'Species' not found

foo_iris <- function(a = NULL){
  if(missing(a)) return('is.null') else return('not.null')
}

foo_iris(a = Species)
#> [1] "not.null"

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-16 创建}

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这与范围无关。

R 具有惰性求值，这意味着仅在必要时才对参数进行求值。 is.null 需要评估 a 以检查它是否是对 NULL 对象的引用。此评估会引发错误。 missing 不评估 a，请参阅 help("missing") 中的文档：

这是一个“特殊”的原始函数：它不能评估它的论据。

【讨论】：

谢谢。这是有道理的
...然而，这在某种程度上也与范围界定...？？因为当我在全局环境中定义一个 NULL 对象Species<-NULL 时，该函数起作用了。抱歉，在相当深刻的层面上理解这一点可能有困难
嗯，这只是标准范围。为什么使用missing 的函数没有错误的解释是参数评估而不是范围。如果您坚信答案应该涉及范围界定，我可能会误解您的问题。
不不，没关系，我认为是我误解了一些基本概念，不幸的是......感谢您的帮助！

【解决方案2】：

你需要修改你的代码如下：

foo_iris <- function(a = NULL){
    if(exists(deparse(substitute(a))) && !is.null(a)) return('not.null') else  return('is.null')
}

foo_iris(a = Species)

这里exists(deparse(substitute(a))) 检查对象是否存在。这与惰性 AND 运算符 && 一起计算 is.null()。没有惰性 eval is.null() 会因为对象不存在而失败。

【讨论】：

我想我更喜欢使用missing，但这仍然很有趣