Kendi paketini yazmaya hazırlanmak için ilk R paketleri kaynak kodu

R paketleri yazmaya başlamayı planlıyorum.

Paket inşaat sözleşmelerini öğrenmek için mevcut paketlerin kaynak kodunu incelemenin iyi olacağını düşündüm.

İyi paketlerin çalışması için kriterlerim:

• Basit istatistiksel / teknik fikirler : Amaç, paket inşasının mekaniği hakkında bilgi edinmektir. Paketin anlaşılması, paketin asıl konusu hakkında ayrıntılı yüksek etki alanına özgü bilgiler gerektirmemelidir.
• Basit ve geleneksel kodlama stili : Çok fazla bir şey Hello Worlddeğil biraz daha fazlasını arıyorum . Kendine özgü püf noktaları ve kesmek, ilk R paketlerini öğrenirken rahatsız edici olacaktır.
• İyi kodlama stili : Kod iyi yazılmış. Hem genel olarak iyi kodlama anlayışı hem de R kodlama kurallarına ilişkin bir farkındalık ortaya koyar.

Sorular:

• Hangi paketleri çalışmak iyi olurdu?
• Önerilen paket kaynak kodunun yukarıda belirtilen kriterlere ya da ilgili olabilecek diğer kriterlere göre çalışmak neden iyi olur?

Güncelleme (13/12/2010) Dirk'ün yorumlarının ardından, birçok paketin ilk önce çalışmanın iyi olacağından kuşku duymuyorum. Ayrıca paketlerin farklı şeyler için modeller sunacağını kabul ediyorum (örneğin, vinyet, S3 sınıfı, S4 sınıfı, birim testi, Roxygen vb.). Yine de, başlangıç ​​için iyi paketler ve neden başlangıç ​​için iyi paketler olacağına ilişkin somut önerileri okumak ilginç olacaktır.

Ayrıca, yukarıdaki soruyu "paket" yerine "paket" e atıfta bulunmak üzere güncelledim.

Aşağıdaki nedenlerle hayvanat bahçesi paketine bakmanızı öneririm :

1. Birkaç iyi yazılmış vinyet vardır;
2. Bu kullanarak bir ad kullanan useDynLib, import, exportve S3method;
3. Kullanarak çeşitli birim testleri vardır RUnit;
4. S3 yöntemlerinin nasıl oluşturulacağı / belgeleneceği konusunda iyi örnekler sunar;
5. .CallArayüz üzerinden C koduna bazı çağrılar var ;
6. Bir (komplo) demosu içerir;
7. Temel R kurulumuyla tutarlı olmayı hedefler (örneğin, fonksiyonlar benzer davranır, temel fonksiyonları maskelemez / geçersiz kılmaz vb.)

Çok kullanışlı bir oksijen kullanıyor, fakat 8 taneden 7'si fena değil. ;-)

Kriterlerinize cevap vermek için:

1. Kavram basittir: zoobir şeyin sipariş ettiği matris benzeri bir sınıftır . Alana özel bilgi gerekmez.
2. zoo birkaç kendine özgü kodlama sözleşmesi varmış gibi görünüyor, ancak kodun anlaşılmasını engelleyen hiçbir şey yok.
3. zoo mümkün olduğunca R ile tutarlı olmayı hedefler.

Kendimi yerleşik bir R paketi geliştiricisi olarak görmüyorum, ancak son zamanlarda çalışma ortamım için bir paket yazma ve sürdürme sürecinden geçtim.

Önceden, projeden projeye projeden source()fonksiyona geçeceğim bir dizi senaryo yazıyor / bakım yapıyor / güncelliyordum . Bunun sonucu, ağ sürücülerimizdeki çeşitli yerlerde takılan çoğunlukla gereksiz komut dosyaları ile sonuçlanmamdı. En güncel komut dizilerinin bulunduğu yer asla belli değildi. O zamandan beri, oksijen kullanan bir paket yazmak / sürdürmek için göç ettim. Hayatımı büyük ölçüde basitleştirdi ve işimi meslektaşlarımla paylaşmayı kolaylaştırdı.

Yukarıdaki kriterlerinize dayanarak, Hadley’nin yazdığı paketleri gözden geçirmenizi tavsiye ediyorum. Özellikle, devtools wiki üzerinden okumanın çok faydalı olacağını düşünüyorum. Hadley'nin kodu iyi belgelenmiştir ve paketlerinin birçoğu oksijen kullanmaktadır. Hem R işlevleri hem de R belgeleri için bir belge yazmanın ve korumanın, iki konuma (.R ve .RD dosyaları) ayrılmasından çok daha kolay olduğunu düşünüyorum.

Hadley'nin paketleri de bazı temel kavramlara hizmet eder ve teknik yön fikirleri hakkında fikir edinmek istiyorsanız imha etmek oldukça kolaydır. Oksijen belgelerinde veya diğer temel görevlerde bir işaretçi ararken kendimi plyr kaynak kodunda kazıyorum.

Neden deneysel güdümlü rastgele örnekleme yaklaşımı kullanmıyorsunuz? Birkaç tane seç ve hangisinin işe yaradığını gör.

Şaka yapıyorum, sadece kullandığın ve aşina olduğun birkaç pakete bak. Bunları indirmek kolaydır, veya isterseniz R-Forge, RForge veya Github adresindeki bir web arayüzü aracılığıyla da görüntüleyebilirsiniz.

Büyük olasılıkla farklı fikirler için farklı paketlerle biteceksiniz. Bazıları bir vignette gibi düzelme biçiminde size yardımcı olabilir. Bazıları derlenmiş kodlarda yardımcı olabilir. Veya birim testleri. Veya Roxygen. Bunların yaklaşık 2600 tanesi var, o zaman neden tek bir en iyinin üzerine takıntı yapıyorsunuz?

Başka bir öneri, sizin belirleyeceğiniz paketlere bakmak olabilir, özellikle de Joshua Ulrich'in bahsettiği ya da tanınmış yazarlar tarafından yazılmış bazı öğeleri kullanıyorsa , bunlarla etkileşime girecek veya etkileşime girecek olabilir . Bazı uyumluluklar sağlamak için alanınızda işlerin nasıl yapıldığını öğrenmek yararlı olabilir. Çoğu zaman insanlar belirli konular hakkında düşünmüş olacak ve çözümlerini okumak çok yararlı olacaktır.

hadley yeniden şekillendirme paketi tavsiye ederim. kaynağı https://github.com/hadley/reshape adresinde bulabilirsiniz.