在请求缺少的列表元素时,我可以覆盖 `$` 或 `[[` 以抛出错误而不是 NULL 吗?
Can I override `$` or `[[` to throw an error instead of NULL when asking for a missing list element?
我的直觉是这是对 R
语言的滥用,并且有充分的理由不会发生这种情况。但我发现这是我正在尝试调试的代码中潜在错误的永久来源:
MWE
list.1 <- list(a=1,b=2,c=list(d=3))
list.2 <- list(b=4,c=list(d=6,e=7))
input.values <- list(list.1,list.2)
do.something.to.a.list <- function(a.list) {
a.list$b <- a.list$c$d + a.list$a
a.list
}
experiment.results <- lapply(input.values,do.something.to.a.list)
use.results.in.some.other.mission.critical.way <- function(result) {
result <- result^2
patient.would.survive.operation <- mean(c(-5,result)) >= -5
if(patient.would.survive.operation) {
print("Congrats, the patient would survive! Good job developing a safe procedure.")
} else {
print("Sorry, the patient won't make it.")
}
}
lapply(experiment.results, function(x)
use.results.in.some.other.mission.critical.way(x$b))
YES 我知道这是一个愚蠢的例子,我可以在尝试访问元素之前添加对元素是否存在的检查。但我并不是想知道我 可以 做什么,如果我在任何时候都有完美的记忆和意识,慢慢地解决这个功能不方便并导致我很多的事实头痛。我试图完全避免头痛,也许是以牺牲代码速度为代价的。
所以:我想知道的是...
(a) 是否可以这样做。我最初的尝试失败了,我在尝试阅读“$”的 C
内部结构以了解如何正确处理参数时陷入困境
(b) 如果是这样,是否有充分的理由不(或不)这样做。
基本上,我的想法是,与其编写依赖于列表访问的非空 return 的每个函数来仔细检查,我可以只编写一个函数来仔细检查并相信其余的的函数不会在未满足前提条件的情况下被调用 b/c 失败的列表访问将快速失败。
您几乎可以覆盖 R 中的任何内容(某些特殊值除外 - NULL
、NA
、NA_integer_
NA_real_
NA_complex_
、NA_character_
、NaN
、Inf
、TRUE
、FALSE
据我所知)。
对于您的具体情况,您可以这样做:
`$` <- function(x, i) {
if (is.list(x)) {
i_ <- deparse(substitute(i))
x_ <- deparse(substitute(x))
if (i_ %in% names(x)) {
eval(substitute(base::`$`(x, i)), envir = parent.frame())
} else {
stop(sprintf("\"%s\" not found in `%s`", i_, x_))
}
} else {
eval(substitute(base::`$`(x, i)), envir = parent.frame())
}
}
`[[` <- function(x, i) {
if (is.list(x) && is.character(i)) {
x_ <- deparse(substitute(x))
if (i %in% names(x)) {
base::`[[`(x, i)
} else {
stop(sprintf("\"%s\" not found in `%s`", i, x_))
}
} else {
base::`[[`(x, i)
}
}
示例:
x <- list(a = 1, b = 2)
x$a
#[1] 1
x$c
#Error in x$c : "c" not found in `x`
col1 <- "b"
col2 <- "d"
x[[col1]]
#[1] 2
x[[col2]]
#Error in x[[col2]] : "d" not found in `x`
它会大大降低您的代码速度:
microbenchmark::microbenchmark(x$a, base::`$`(x, a), times = 1e4)
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# x$a 77.152 81.398 90.25542 82.814 85.2915 7161.956 10000
# base::`$`(x, a) 9.910 11.326 12.89522 12.033 12.3880 4042.646 10000
我已将其限制为 list
s(其中将包括 data.frame
s)并通过数字和字符向量实现了 [[
的选择,但这可能无法完全代表$
和 [[
的使用方式。
注意 [[
您可以使用@rawr 的更简单的代码:
`[[` <- function(x, i) if (is.null(res <- base::`[[`(x, i))) simpleError('NULL') else res
但这会为 NULL
而不仅仅是未定义的列表成员抛出错误。例如
x <- list(a = NULL, b = 2)
x[["a"]]
这当然可能是我们想要的。
我的直觉是这是对 R
语言的滥用,并且有充分的理由不会发生这种情况。但我发现这是我正在尝试调试的代码中潜在错误的永久来源:
MWE
list.1 <- list(a=1,b=2,c=list(d=3))
list.2 <- list(b=4,c=list(d=6,e=7))
input.values <- list(list.1,list.2)
do.something.to.a.list <- function(a.list) {
a.list$b <- a.list$c$d + a.list$a
a.list
}
experiment.results <- lapply(input.values,do.something.to.a.list)
use.results.in.some.other.mission.critical.way <- function(result) {
result <- result^2
patient.would.survive.operation <- mean(c(-5,result)) >= -5
if(patient.would.survive.operation) {
print("Congrats, the patient would survive! Good job developing a safe procedure.")
} else {
print("Sorry, the patient won't make it.")
}
}
lapply(experiment.results, function(x)
use.results.in.some.other.mission.critical.way(x$b))
YES 我知道这是一个愚蠢的例子,我可以在尝试访问元素之前添加对元素是否存在的检查。但我并不是想知道我 可以 做什么,如果我在任何时候都有完美的记忆和意识,慢慢地解决这个功能不方便并导致我很多的事实头痛。我试图完全避免头痛,也许是以牺牲代码速度为代价的。
所以:我想知道的是...
(a) 是否可以这样做。我最初的尝试失败了,我在尝试阅读“$”的 C
内部结构以了解如何正确处理参数时陷入困境
(b) 如果是这样,是否有充分的理由不(或不)这样做。
基本上,我的想法是,与其编写依赖于列表访问的非空 return 的每个函数来仔细检查,我可以只编写一个函数来仔细检查并相信其余的的函数不会在未满足前提条件的情况下被调用 b/c 失败的列表访问将快速失败。
您几乎可以覆盖 R 中的任何内容(某些特殊值除外 - NULL
、NA
、NA_integer_
NA_real_
NA_complex_
、NA_character_
、NaN
、Inf
、TRUE
、FALSE
据我所知)。
对于您的具体情况,您可以这样做:
`$` <- function(x, i) {
if (is.list(x)) {
i_ <- deparse(substitute(i))
x_ <- deparse(substitute(x))
if (i_ %in% names(x)) {
eval(substitute(base::`$`(x, i)), envir = parent.frame())
} else {
stop(sprintf("\"%s\" not found in `%s`", i_, x_))
}
} else {
eval(substitute(base::`$`(x, i)), envir = parent.frame())
}
}
`[[` <- function(x, i) {
if (is.list(x) && is.character(i)) {
x_ <- deparse(substitute(x))
if (i %in% names(x)) {
base::`[[`(x, i)
} else {
stop(sprintf("\"%s\" not found in `%s`", i, x_))
}
} else {
base::`[[`(x, i)
}
}
示例:
x <- list(a = 1, b = 2)
x$a
#[1] 1
x$c
#Error in x$c : "c" not found in `x`
col1 <- "b"
col2 <- "d"
x[[col1]]
#[1] 2
x[[col2]]
#Error in x[[col2]] : "d" not found in `x`
它会大大降低您的代码速度:
microbenchmark::microbenchmark(x$a, base::`$`(x, a), times = 1e4)
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# x$a 77.152 81.398 90.25542 82.814 85.2915 7161.956 10000
# base::`$`(x, a) 9.910 11.326 12.89522 12.033 12.3880 4042.646 10000
我已将其限制为 list
s(其中将包括 data.frame
s)并通过数字和字符向量实现了 [[
的选择,但这可能无法完全代表$
和 [[
的使用方式。
注意 [[
您可以使用@rawr 的更简单的代码:
`[[` <- function(x, i) if (is.null(res <- base::`[[`(x, i))) simpleError('NULL') else res
但这会为 NULL
而不仅仅是未定义的列表成员抛出错误。例如
x <- list(a = NULL, b = 2)
x[["a"]]
这当然可能是我们想要的。