rlang::enexpr 和 base::substitute 之间的真正区别

True difference between rlang::enexpr and base::substitute

此问题与 发布的问题相关。

简而言之,我正在寻找为什么 base::substituterlang::enexpr 在下面表现不同。

#works
f1 <- function(x,y){ 
  do.call("methods", list(substitute(x::y)))
}
f1(broom,tidy)
#does not work
#Error: `arg` must be a symbol
f2 <- function(x,y){
  do.call('methods',list(rlang::enexpr(x::y)))
}
f2(broom,tidy)

较长的版本。在高级 R 书 chapter 19 中,您可以看到表 19.1 和 19.2 建议 enexprsubstitute 应该在函数调用中服务于相同的目的(我在这里可能是错的并且会很高兴解释我为什么错了)。

我决定对此进行测试,并在 f1 returns 结果中看到了这一点,但 f2 returns 出现了错误。

有趣的是,如果您使用 do.call('methods',list(rlang::expr(broom::tidy))),这会起作用。我觉得这很有趣,因为 rlang::expr 只是调用 rlang::enexpr

在上面的问题中,MrFlick 将此功能发布为纯 rlang 解决方案

#also works 
#function from MrFlick in the posted link
f3 <- function(x,y){
x <- rlang::ensym(x)
y <- rlang::ensym(y)
rlang::eval_tidy(rlang::quo(methods(`::`(!!x, !!y))))}

f3(broom,tidy) 

这似乎比我预期的要复杂一些。

知道为什么 f1f2 不等价或如何使 f2enexpr 一起工作会很有帮助。

rlang::enexpr()base::substitute() 在它们的界面上并不完全相同。 enexpr() 需要一个引用函数输入参数之一的变量名称,而 substitute() 可以使用任意表达式。这需要额外的表达式算法——通过用 rlang::expr() 包装并使用反引号运算符 !!——将 enexpr() 的结果放入更复杂的表达式中:

g  <- function(x) substitute(x+5)
h  <- function(x) rlang::enexpr(x+5)
h2 <- function(x) rlang::expr( !!rlang::enexpr(x) + 5 )

g(a)   # a + 5
h(a)   # Error: `arg` must be a symbol
h2(a)  # a + 5

要使 f2 起作用,您需要将 rlang::enexpr() 分别应用于每个参数,然后使用表达式算术来组成整个 x::y 表达式:

f2 <- function(x,y){
   ee <- rlang::expr( `::`(!!rlang::enexpr(x), !!rlang::enexpr(y)) )
   do.call('methods',list(ee))
}
f2(broom,tidy)

请注意,我们必须在前缀表示法中使用 ::,因为 !!:: 彼此相邻对于解析器来说是一个问题。换句话说,!!a :: !!b 类型的表达式会导致解析错误。

另一种方法是让用户自己编写表达式。这样你就可以摆脱一个 rlang::enexpr():

f3 <- function(x)
  do.call('methods',list(rlang::enexpr(x)))
f3( broom::tidy )

旁注:

尽管 expr() 调用了 enexpr(),但该调用是针对 expr() 本身的范围。考虑一下,

f1 <- function(x)  rlang::enexpr(x)

f2 <- function(x) {
  g <- function(y) rlang::enexpr(y)
  g(x)
}

两者不等价,因为第二个enexpr()作用域为内部函数g(),而不是外部f2().

f1(abc)   # abc
f2(abc)   # x