r - 将 R 对象从子进程访问到父进程

问题描述

在教授 R 编程的背景下，我试图完全独立地运行 R 脚本，以便我可以比较它们生成的对象。

目前，我使用 R 环境执行此操作：

student_env <- new.env()
solution_env <- new.env()

eval(parse(text = "x <- 4"), env = student_env)
eval(parse(text = "x <- 5"), env = solution_env)

student_env$x == student_env$y

虽然这提供了一些封装，但到目前为止是完整的。例如，如果我在学生环境中执行library()调用，它会附加到全局 R 会话的搜索路径，从而使包也可用于在解决方案环境中运行的代码。

subprocess为了确保完全分离，我可以使用包启动子流程：

library(subprocess)
rbin <- file.path(R.home("bin"), "R")
student_handle <- spawn_process(rbin, c('--no-save'))
solution_handle <- spawn_process(rbin, c('--no-save'))

process_write(student_handle, "x <- 4\n")
process_write(solution_handle, "x <- 5\n")

但是，我不确定如何执行获取 R 对象的步骤，以便我可以比较它们。

我的问题：

是subprocess一个好方法吗？
如果是，我如何（有效地！）从子进程中获取对象的 R 表示，以便比较父进程中的对象？Python 通过酸洗/挖掘来做到这一点。
- 我可以通过 .rds 文件进行通信，但这是不必要的文件创建/读取。
- 在 R 中，我遇到了RProtoBuf，但我不确定它是否能解决我的问题。
如果没有，我应该考虑其他方法吗？我已经研究过opencpu，但是启动本地服务器然后使用 R 与该服务器对话并获取表示的概念感觉太复杂了。

谢谢！

标签： rsubprocessprotocol-buffersenvironmentopencpu

另一种可能的方法是callr软件包，它很受欢迎，并且由可靠的来源开发：https ://github.com/r-lib/callr#readme 。

那里的一个例子：

r(function() var(iris[, 1:4]))

#>              Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#> Sepal.Length    0.6856935  -0.0424340    1.2743154   0.5162707
#> Sepal.Width    -0.0424340   0.1899794   -0.3296564  -0.1216394
#> Petal.Length    1.2743154  -0.3296564    3.1162779   1.2956094
#> Petal.Width     0.5162707  -0.1216394    1.2956094   0.5810063

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