在 R6 内 parLapply 类

Question

我希望在 R6 对象内的 windows 上使用 parLapply() 并注意到（至少在某些情况下）我不需要导出 R6 函数或数据到节点。

这是一个示例，我可以在 parLapply():

中访问私有方法

require(R6);require(parallel)
square <-
R6Class("square",
        public = list(
            numbers = NA,
            squares = NA,
            initialize = function(numbers,integer) {
                self$numbers <- numbers
                squares <- private$square.numbers()
            }
        ),
        private = list(
            square = function(x) {
                return(x^2)
            },
            square.numbers = function() {
                cl <- makeCluster(detectCores())
                self$squares <- parLapply(cl,
                                          self$numbers,
                                          function (x) private$square(x)
                                          )
                stopCluster(cl)
            }
        ))
##Test
test <- square$new(list(1,2,3))
print(test$squares)
# [[1]]
# [1] 1
# 
# [[2]]
# [1] 4
# 
# [[3]]
# [1] 9

还有第二个例子，我也可以访问 public 成员：

square2 <-
R6Class("square2",
        public = list(
            numbers = NA,
            squares = NA,
            integer = NA,
            initialize = function(numbers,integer) {
                self$numbers <- numbers
                self$integer <- integer
                squares <- private$square.numbers()
            }
        ),
        private = list(
            square = function(x) {
                return(x^2)
            },
            square.numbers = function() {
                cl <- makeCluster(detectCores())
                self$squares <- parLapply(cl,
                                          self$numbers,
                                          function (x) private$square(x)+self$integer
                                          )
                stopCluster(cl)
            }
        ))
##Test
test2 <- square2$new(list(1,2,3),2)
print(test2$squares)
#[[1]]
#[1] 3
#
#[[2]]
#[1] 6
#
#[[3]]
#[1] 11

我的问题是双重的：(1) R6 的什么使这成为可能，这样我就不需要导出数据对象和函数； (2) 我可以依赖这种行为还是这些特定示例的产物？

更新：

此行为在实例化对象后使用 public 方法和成员似乎也有效：

square3 <- R6Class(
    classname = "square3",
    public = list(
        numbers = NA,
        squares = NA,
        integer = NA,
        square = function(x) {
           return(x^2)
        },
        square.numbers = function() {
            cl <- makeCluster(detectCores())
            self$squares <- parLapply(cl,
                                      self$numbers,
                                   function (x) self$square(x)+self$integer
                                  )
        stopCluster(cl)
    },
    initialize = function(numbers,integer) {
        self$numbers <- numbers
        self$integer <- integer
    }
    )
)
test3.obj <- square3$new(list(1,2,3),2)
test3.obj$square.numbers()
test3.obj$squares

# [[1]] 
# [1] 3
#
# [[2]]
# [1] 6
#
# [[3]]
# [1] 11

Answer 1

使用 R6 类，每次实例化对象时，该对象都会获得每个 function/method 的副本，并修改环境。这些函数被分配了一个环境，其中 self 指向对象的 public 环境（这是对象的 public 面），而 private 指向对象的私有环境。

这与 S3 方法不同，S3 方法不会为对象的每个实例化复制。

总结：有了R6，一切都在对象中自成体系；使用 S3，对象不包含方法。

我不太熟悉 parLapply 的使用，但我认为依赖像 parLapply 那样工作的东西是安全的。

在 R6 内 parLapply 类

parLapply within R6 classes

r

parallel-processing

r6