非标准计算
1. 捕获表达式
将表达式捕获转为语言对象，捕获表达式意味着防止表达式被执行，而将其本身存储为变量的形式。具有这个功能的函数有如下几个函数，注意其不同。
1.1 quote() :
quote()捕获到函数调用是会返回调用，而捕获到变量名时会返回一个符号，只要代码语法正确，它就会返回表示被捕获表达式本身的语言对象。即便函数不存在或者变量未定义，也可以捕获表达式本身。
rm(list = ls() )
x = quote(a+b) # 定义一个表达式调用,但是这些变量没有定义
x
#> a + b
class(x)
#> [1] "call"
typeof(x) # 变成语言对象类型，
#> [1] "language"
x = quote(rnorm)
x
#> rnorm
class(x)
#> [1] "name"
typeof(x) # 变成符号对象类型，
#> [1] "symbol"
quote(xfun(a = 1:n)) # xfun都么有定义
#> xfun(a = 1:n)理解：变量和符号对象的区别，以及函数和调用对象的区别。
变量是对象的名称，而符号对象就是名称的本身。函数是可以被调用的对象，而调用对象是不会被计算的，它表示整个函数调用的语言对象。
eg： rnorm()就是一个可以被调用的函数(可以使用rnorm(5)进行调用,产生5个随机数)，但是quote(rnorm)返回一个符号对象，quote(rnorm(5))返回一个调用的对象，这两者都是语言本身。
rm(list = ls() )
rnorm(5)
#> [1] -1.3411512 0.5169571 -0.7042230 -1.0307851 0.3519320
x = quote(rnorm)
typeof(x) # 返回一个符号对象
#> [1] "symbol"
x1 = quote(rnorm(5))
typeof(x1) # 返回一个调用对象
#> [1] "language"
as.list(x1) # 将调用对象转变为list，以便查看其内部结构， 可以看出本次调用有两部分组成：函数符号和一个参数
#> [[1]]
#> rnorm
#>
#> [[2]]
#> [1] 5
x1[[1]]
#> rnorm
typeof(x1[[1]]) # 第一个元素是一个符号对象
#> [1] "symbol"
class(x1[[1]])
#> [1] "name"
x1[[2]]
#> [1] 5
typeof(x1[[2]]) # 第二个元素是一个数值
#> [1] "double"
class(x1[[2]])
#> [1] "numeric"
## 总结：
# 1.quote()将变量名捕获为符号对象，将一个函数捕获为调用对象。这两者都是语言对象
# 2.可以用is.symbol() / is.name() 和 is.call 分别检查对象是否为符号对象或调用对象
# 3.可以用is.language()同时检查符号和调用
# 4. quote不把字面值(这里指的的表达式里使用数值等，而非数值变量。eg：数字、逻辑值、字符串)转变为语言对象，而是使其保持原样。--- 少用 常常捕获全局环境中的表达式，函数环境中建议用substitute()，substitute()用于捕获表达式，并且用捕获的表达式替换现有的符号,而quote()不会进行第二步，把表达式替换成现有的符号
1.2 substitute
1.2.1 用来捕获函数参数表达式
substitute()可以作用任意的用户输入，该函数用于捕获表达式，并且用捕获的表达式替换现有的符号。常常与deparse()连用，出现在函数环境中(对表达式进行替换, 不能替换的则保留下来)。
deparse(substitute())函数以substitute() 的结果(一个表达式)为参数，并把它转变成一个字符串。
rm(list = ls() )
### 1.substitute() 的使用对比
a = 1
b = 2
substitute(a + b + z)
#> a + b + z
f = function(){
a= 1
b = 2
substitute(a+b+z)
}
f()
#> 1 + 2 + z
substitute(a+b+z)
#> a + b + z
substitute(a+b+z , list(a = 1,b = 2))# 可以指定list(用名称--值的形式)，进行表达式替换
#> 1 + 2 + zsubstitute()还可以替换表达式中的函数.
rm(list = ls() )
substitute(a+b+z ,list('+' =quote(f)) )
#> f(f(a, b), z)
substitute(a+b+z ,list('+' =quote(sin)) )
#> sin(sin(a, b), z)
substitute(a+b+z ,list('+' =quote(`*`)) )
#> a * b * z总结： 形式上，通过用list的形式对表达式中的所有名字进行检查替换(注意R中的所有动作都是函数，也可以对函数进行替换，如上)，其表达式中的名字替换规则如下：
- 一个普通变量，它就被变量的值替换。
- 一个函数参数，它就被与约定相关联的表达式替换。
...，它被...的内容替换。- 以上都没有，则名字原样保留不变
1.2.2. substitute的缺点
- 如果某个表达式存储在变量中，则它不会对表达式进行替换。这时需要用到pryr::substitute_q()函数。
- 如果substitute它在全局环境中运行时(不特殊指定替换)，它从不进行替换，最好用作函数环境中。这时可以用pryr::subs()函数
rm(list = ls() )
x = quote(a + b) # x存储了一个表达式
substitute(x,list(a = 1,b = 2)) # 对x调用参数替换，无效
#> x
a = 3
b = 5
substitute(a+b+z) # 无效
#> a + b + z注意：subs()和substitute()函数都可以用第二个参数重写正在使用的当前环境，并通过名字—值的列表对来提供替换。后面讲解subs()函数
1. 3. 创建函数调用
前面已学习函数调用相关内容，我们可以通过以下方式创建函数调用，注意：下面方式得到的结果等价(一模一样)
rm(list = ls() )
call_1 = quote(rnorm(5,mean = 3))
call_2 = call("rnorm",5,mean = 3)
call_3 = as.call( list(quote(rnorm),5,mean = 3) )
call_1
#> rnorm(5, mean = 3)
identical(call_1,call_2)
#> [1] TRUE
identical(call_2,call_3)
#> [1] TRUE1.4 .substitute_q() 对substituted()的补充
前面提到substitute()存在缺点，当某个表达式存储在变量中，则它不会对表达式进行替换。此时可以用substitute_q()函数。
rm(list = ls() )
x = quote(a + b) # x存储了一个表达式
substitute(x,list(a = 1,b = 2)) # 对x调用参数替换，无效
#> x
substitute(a+b,list(a = 1,b = 2)) # 对直接变量参数替换,有效
#> 1 + 2
pryr::substitute_q(x, list(a = 1,b=2)) # 对x调用参数替换，有效
#> 1 + 21.5. subs()函数
subs()函数，可以在全局环境中直接对变量表达式替换。subs() 和substitute()的第二个参数都可以重写正在使用的当前环境。并通过名字—值的列表对来提供替换。这里就不在多说。subs的其它的工作方式与substitute()函数相同。
rm(list = ls() )
a = 1
b = 2
substitute(a+b) # 对变量表达式替换，无效
#> a + b
pryr::subs(a+b) # 对变量表达式替换
#> 1 + 2
substitute(a+b,list(a =10,b =20))
#> 10 + 20
pryr::subs(a+b,list(a =10,b =20))
#> 10 + 202. 对捕获表达式后的处理方式
2.1. 执行表达式 — — eval()
前面提到的几种方法都可以捕获表达式，捕获表达式之后，下一步就是对其进行求值，可以用eval()函数完成。
比如：我们直接在控制台输入sin(1),其本质相当于执行了两个步骤：1.先捕获这个表达式，2在执行这个这个表达式。于是我们可以通过quote和eval进行分步计算.
rm(list = ls() )
sin(1) # 直接一步完成。
#> [1] 0.841471
## 分步进行
call_1 = quote(sin(1))
call_1
#> sin(1)
eval(call_1)
#> [1] 0.841471
# 由于quote可以捕获未定义的变量，故eval执行时可能会报错,eg:
call_2 = quote(sin(xx))
call_2
#> sin(xx)
try( eval(call_2) )
#> Error in eval(call_2) : 找不到对象'xx'
try( sin(xx) ) # 报错信息和上面的类似
#> Error in try(sin(xx)) : 找不到对象'xx'
# eval()可以允许我们提供一个list来计算给定的表达式，从而可以不需要创建一个变量x
eval(call_2 ,list(xx =1))
#> [1] 0.8414712.2 eval 函数的用法
eval(expr, envir = parent.frame(),
enclos = if(is.list(envir) || is.pairlist(envir))
parent.frame() else baseenv())expr : 要计算的表达式，如果只提供这一个参数，即在当前环境中对表达式求值
envir： 是一个用于计算expr的环境，数据框或者列表。
encols： 如果在envir中找不到相应的变量，它会在encols参数中找，然后在encols参数的父环境中查找。如果能在envir参数中找到，则encols会被忽略。
以下有是哪个便捷函数：(其实本质上都可以用eval来实现)
evalq(expr, envir, enclos)等价于eval(quote(expr),…)，在当前环境中计算表达式。eval.parent(expr, n = 1)等价于eval(expr,parent.frame(n))，在父环境中计算表达式。local(expr, envir = new.env())等价于eval(quote(expr),environment = new.nev())，在新环境中计算表达式。
rm(list = ls() )
## 参考《R语言编程指南》
rm(list = ls())
qs = function(x,range){
range = substitute(range)
selector = eval(range,list(. = length(x)), parent.frame())
# parent.frame()指的是eval()的调用环境，也就是qs()的执行环境。
return( x[selector])
}
# trim_margin删除向量x的前n个元素和后n个元素，保留中间的元素
trim_margin = function(x,n){
qs(x,(n+1):(.-n-1))
}
x= 1:10
trim_margin(x,3)
#> [1] 4 5 62 .3 .表达式与字符串相互转变
deparse(): 将表达式转变为字符串.parse(): 将字符串转变成表达式.由于parse的主要用途是将代码文件解析到硬盘，所以第一个参数是文件路径。注意如果代码是字符向量，那么需要使用text参数。
parse(file = "", n = NULL, text = NULL, prompt = "?",
keep.source = getOption("keep.source"), srcfile,
encoding = "unknown")
deparse(expr, width.cutoff = 60L,
backtick = mode(expr) %in% c("call", "expression", "(", "function"),
control = c("keepNA", "keepInteger", "niceNames", "showAttributes"),
nlines = -1L)rm(list = ls())
z <- quote(y <- x*10) # 表达式里面用 <- ,等号为出错
deparse(z)
#> [1] "y <- x * 10"
parse(text = deparse(z))
#> expression(y <- x * 10)
## 把代码写入一个文件中
# cat("x <- c(1, 4)\n x ^ 3 -10 ; outer(1:7, 5:9)\n", file = 'aa.txt')
# parse(file = 'a.txt', n = 3)# 把文件中的代码转变为表达式sessionInfo()
#> R version 4.0.2 (2020-06-22)
#> Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
#> Running under: macOS Mojave 10.14.5
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRblas.dylib
#> LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRlapack.dylib
#>
#> locale:
#> [1] zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8/C/zh_CN.UTF-8/zh_CN.UTF-8
#>
#> attached base packages:
#> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] Rcpp_1.0.5 bookdown_0.20 codetools_0.2-16 digest_0.6.25
#> [5] magrittr_1.5 evaluate_0.14 blogdown_0.20 rlang_0.4.7
#> [9] stringi_1.4.6 pryr_0.1.4 rmarkdown_2.3 tools_4.0.2
#> [13] stringr_1.4.0 xfun_0.17 yaml_2.2.1 compiler_4.0.2
#> [17] htmltools_0.5.0 knitr_1.29参考
《高级R语言编程》
《R语言编程指南》
《R语言核心编程技巧第二版》