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r - R purrr::partial -- 它如何处理部分化的参数？

问题描述

很长一段时间以来，我一直是 Rpurrr包的热心用户，最近遇到了一个关于purrr::partial. 假设我定义了一个有两个参数的函数

f <- function(x, y) x + y

并通过将y参数设置为某个全局变量的值来部分化它：

yy <- 1
fp <- partial(f, y = !!yy)
fp(3)                       # 3 + 1 = 4

取消引用yy（即使用y = !!yy而不是y = yy）导致yy仅在创建时评估一次fp；特别是，yy在此步骤之后进行修改不会改变fp：

yy <- 2
fp(3)                       # still: 3 + 1 = 4

partial这是我的问题：评估后到底做了什么yy？——我看到了两种可能性：

  1. 的值yy“硬连线”到 的主体中fp，这意味着它在被调用时不会作为参数传递fp。
  2. 的值yy或多或少被视为y参数的默认值（没有覆盖默认值的选项），这意味着fp内部调用f（或它的副本），其值yy作为与匹配的参数静默传递给y. 在这种情况下fp，它只不过是围绕f.

试图探索第二种可能性，我修改了fafter defined 的定义fp。这不改变fp，意思是fp不包含任何外部引用f；但是，这并不排除fp包含旧版本的副本的（理论上）可能性f。（结论：这种方法没有帮助。）

激发我的问题的一些实际背景：在我当前的项目中，我定义了许多函数，这些函数使用（a）因调用而异的参数，（b）表示“配置数据”或“领域知识”的参数。与 (b) 参数匹配的数据（可能是相当多的数据）不会因调用而改变，但可能会在我提交更新时改变；无论如何，我相信这些数据不应该在我的函数中硬编码。我的策略是在启动时从一些文件中读取配置数据，并通过部分化 (b) 中的参数将其集成到我的函数中。通过应用偏函数purrr::pmapto some tibbles 结果有点慢，这让我怀疑在调用函数时配置数据可能仍会传递——因此我的问题。（如果有人对上面简要描述的“局部化策略”有一些想法，我也会对这些产生浓厚的兴趣。）

标签： rpurrrpartial

解决方案

似乎是选项2。尝试：

f <- function(x, y) x + y
yy <- 5
fp1 <- partial(f, y = !! yy)
debugonce(f)
fp1(3)

在这里您可以看到，如果在 RStudio 中，调试器将打开f参数x = 3和y = 5传递给的原始函数。但是，偏函数不是调用真正的函数f，而是调用它的引用副本。如果您f在它被部分化后进行更改，调试器将不再找到它。

f <- function(x, y) x + y
yy <- 5
fp1 <- partial(f, y = !! yy)
f <- function(x, y) x + 2 * y
debugonce(f)
fp1(3) # debugger will not open

partial可以通过构造函数来对自己进行局部化来模仿 的行为。但是，在这种情况下，既f不会也不会yy被捕获，因此更改它们会影响您的偏函数的输出：

f <- function(x, y) x + y
yy <- 5

# similar to `partial` but captures neither `f` nor `yy`
fp2 <- function(x) f(x, yy) 
fp2(3)
#> [1] 8
# so if yy changes, so will the output of fp2
yy <- 10
fp2(3)
#> [1] 13
# and if f changes, so will the output of fp2
f <- function(x, y) x + 2 * y
fp2(3)
#> [1] 23

由reprex 包（v0.3.0）于 2020 年 7 月 13 日创建

为了更好地理解它是如何工作的，我们可以通过以下方式partial构造一个函数：simple_partial

library(rlang)

f <- function(x, y) x + y
yy <- 5

simple_partial <- function(.f, ...) {
  
  # capture arguments
  args <- enquos(...)
  # capture function
  fn_expr <- enexpr(.f)
  # construct call with function and supplied arguments 
  # in the ... go all arguments which will be supplied later
  call <- call_modify(call2(.f), !!! args, ... = )
  # turn call into a quosure (= expr and environment where it should be evaluated)
  call <- new_quosure(call, caller_env())
  # create child environment of current environment and turn it into a data mask
  mask <- new_data_mask(env())
  # return this function
  function(...) {
    # bind the ... from current environment to the data mask
    env_bind(mask, ... = env_get(current_env(), "..."))
    # evaluate the quoted call in the data mask where all additional values can be found
    eval_tidy(call, mask)
  }

}

fp3 <- simple_partial(f, y = !! yy)
fp3(1)
#> [1] 6

由reprex 包（v0.3.0）于 2020 年 7 月 13 日创建

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