什么时候使用 rlang::ensym() 而不是 rlang::sym()？
When to use rlang::ensym() over rlang::sym()?
我从文档中可以看出，rlang::enquo()和rlang::quo()在不同的上下文中使用。因此，我最近在函数声明中使用了 rlang::enysm()（见下文）。然而，在另一个 SE 函数调用中，我得到了一个意外错误，我猜这与惰性评估有关（如果我在 f_enysm() 中 force(x)，它就会消失）。但似乎我也可以通过简单地使用 sym(x) 而不是 ensym(x) 来解决这个问题，因为 x 是一个不传达任何关于环境的信息的字符串（与 quosures 相反）。
这样安全吗？
如果是，我看不出什么时候我应该更喜欢 ensym() 而不是 sym 并且提议的使用似乎与 quo() / enquo() 中使用的术语不一致, expr() / enexpr() 等等
library(rlang)
f_ensym <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f_ensym(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f_sym <- function(data, x) {
x <- sym(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
g <- function(data, x, fun) {
fun(data, x)
}
g(mtcars, "cyl", f_ensym)
#> Error in fun(x): argument "fun" is missing, with no default
g(mtcars, "cyl", f_sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
# If I remove one level, I don't get the problematic behaviour.
f <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
此外，如果我删除中间函数 f_sym() 和 f_enysm() 并直接调用 f()，我不会得到问题行为。
f <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
ensym 可以接受带引号和不带引号的参数
f_ensym(mtcars, "cyl")
f_ensym(mtcars, cyl)
根据 OP post 中的更新示例，虽然 sym 采用字符串对象 g 仅采用三个参数，而 fun 部分它是 'f_ensymwhich also have afun` 没有被传入。我们可以为此再提出一个论据
g <- function(data, x, fun, fun2) {
fun(data, x, fun2)
}
g(mtcars, "cyl", f_ensym, sym)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
我从文档中可以看出，rlang::enquo()和rlang::quo()在不同的上下文中使用。因此，我最近在函数声明中使用了 rlang::enysm()（见下文）。然而，在另一个 SE 函数调用中，我得到了一个意外错误，我猜这与惰性评估有关（如果我在 f_enysm() 中 force(x)，它就会消失）。但似乎我也可以通过简单地使用 sym(x) 而不是 ensym(x) 来解决这个问题，因为 x 是一个不传达任何关于环境的信息的字符串（与 quosures 相反）。
这样安全吗？
如果是，我看不出什么时候我应该更喜欢 ensym() 而不是 sym 并且提议的使用似乎与 quo() / enquo() 中使用的术语不一致, expr() / enexpr() 等等
library(rlang)
f_ensym <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f_ensym(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f_sym <- function(data, x) {
x <- sym(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
g <- function(data, x, fun) {
fun(data, x)
}
g(mtcars, "cyl", f_ensym)
#> Error in fun(x): argument "fun" is missing, with no default
g(mtcars, "cyl", f_sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
# If I remove one level, I don't get the problematic behaviour.
f <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
此外，如果我删除中间函数 f_sym() 和 f_enysm() 并直接调用 f()，我不会得到问题行为。
f <- function(data, x, fun) {
x <- fun(x)
head(dplyr::arrange(data, !!x))
}
f(mtcars, "cyl", sym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
f(mtcars, "cyl", ensym)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
ensym 可以接受带引号和不带引号的参数
f_ensym(mtcars, "cyl")
f_ensym(mtcars, cyl)
根据 OP post 中的更新示例，虽然 sym 采用字符串对象 g 仅采用三个参数，而 fun 部分它是 'f_ensymwhich also have afun` 没有被传入。我们可以为此再提出一个论据
g <- function(data, x, fun, fun2) {
fun(data, x, fun2)
}
g(mtcars, "cyl", f_ensym, sym)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#1 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#2 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#3 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1