在 R 中创建一个承诺/延迟评估的表达式答案

【问题标题】：Create a promise/lazily evaluated expression in R在 R 中创建一个承诺/延迟评估的表达式
【发布时间】：2015-09-29 14:07:20
【问题描述】：

我想以编程方式在 R 中创建一个承诺。我知道该语言支持它。但由于某种原因，似乎没有办法做到这一点。

提供更多细节：我希望对列表的组件进行惰性评估。例如

x <- list(node=i, children=promise(some_expensive_function(i))

我只想访问列表的第二个组件以获取列表的极少数值。用惰性表达式预先填充列表会产生非常清晰、紧凑和可读的代码。该算法的背景是树搜索。本质上，我试图在这里模拟协程行为。现在我为此使用闭包，但代码缺乏优雅。

是否有第三方包暴露了 R 中隐藏的 Promise 构造机制？或者这种机制是否明确地绑定到环境绑定而不是表达式？

附：是的，我知道延迟分配。它没有做我想要的。是的，我可以处理中间环境，但它也很混乱。

【问题讨论】：

我建议您使用“便宜”的功能编写更多代码。

标签： r promise lazy-evaluation coroutine

【解决方案1】：

任何具有一流函数（包括 R）的编程语言都可以通过 thunk (Wikipedia entry on this) 轻松实现惰性求值。

基本思想是函数在被调用之前不会被评估，因此只需将列表中的元素包装在匿名函数中，这些函数在调用时返回它们的值。

delayed <- list(function() 1, function() 2, function () 3)
lapply(delayed, function(x) x())

这些只是包含在其中的数字，但您可以轻松地将 some_expensive_function(i) 放入其中以提供参数但延迟评估。

编辑：刚刚注意到使用闭包的事情，所以我假设您目前正在使用类似的方法。你能详细说明它的“不优雅”吗？这都是旁观者的看法，但是如果您只是在寻找惰性评估，那么 thunking 似乎相当简单，并且样板文件要少得多。

【讨论】：

这正是我现在正在使用的。我认为这是不优雅的，因为需要记住这些是函数，并明确地评估它们（这对于需要使用我的代码的其他用户来说尤其成问题）。如果表达式会被隐式延迟评估，那就太好了。当然，在这一点上，我对这个解决方案的不喜欢几乎是挑剔的。我只是想找到最实用和可维护的解决方案。

【解决方案2】：

目前，您的用例太模糊，我无法理解。我想知道quote、expression 或call 之一是否是您要的：

x <- list(node=i, children=quote(mean(i))  )
x
#----------
$node
[1] 768

$children
mean(i)
#------------
x <- list(node=i, children=call('mean',i))
x
#-------------
$node
[1] 768

$children
mean(768L)
#-----------
x <- list(node=i, children=expression(mean(i)) )
x
#------------
$node
[1] 768

$children
expression(mean(i))

最后一个测试明显评价在globalenv()：

eval( x$children)
#[1] 768

【讨论】：

用例相当简单。我有一个生成搜索树的函数，还有一堆遍历这棵树的其他函数。搜索树可能非常大，但只需要遍历很少的分支。通过延迟评估子树，我可以将性能提高 200 倍或更多，同时保持代码简洁。另一个解决方案是合并树生成和树遍历代码，但出于 API 设计原因，我不想这样做。您的提议与詹姆斯在上述答案中提供的基本相同。它仍然需要明确的评估。

【解决方案3】：

我最终为此使用了环境和延迟分配。

        node <- new.env()
        node$name <- X[1, 1]
        r$level <- names(X)[1]
        delayedAssign('subtaxa', split_taxons_lazy(X[-1]), assign.env=node)

        node

这很适合我的情况，虽然我更喜欢它使用列表，但在 R 中似乎不可能。感谢 cmets！

【讨论】：