了解封闭环境

Question

我有以下代码

new_counter <- function(){
  ij <- 0
  function(){
    ij <<- ij+1
    ij
  }
}

counter_one <- new_counter()
counter_two <- new_counter()

counter_one()
counter_one()

从本教程 。

他们写：

计数器通过不修改其本地环境中的变量来绕过“新开始”限制。 由于更改是在不变的父（或封闭）环境中进行的，因此它们在函数调用中保留。

这就是我的想法： new_counter函数是在.GlobalEnv （ enclosing environment ）中创建的，也是在counter_one函数中创建的。 但是new_counter函数的execution environment比counter_one函数高一级。 这通常是暂时的，但这次不是因为我们有一个机箱功能。

但是，我怎么能看到“这个” 封闭的环境并且它们相距一层呢？ 使用（pryr） where和环境为全球环境提供两种功能。

编辑：他们谈论两种不同的环境：

1. '在当地环境'
2. '在一个没有联系的父母环境中'

所以对我来说这是两种不同的环境，但如果它们不同，它们可能有不同的名称！ 我该怎么知道这个名字？ 运用

where("new_counter")
where("counter_one")

两者都提供了全球环境，但在上面的枚举中，这必须是两个不同的。

Answer 1

这应该有希望澄清正在发生的事情。 请注意， new_counter的封闭环境是全局环境，但counter_one和counter_two的环境是new_counter的两个执行实例中的new_counter 。 通常，函数的封闭环境是它的词汇环境（定义它的环境），但在某些情况下，这会有所不同。

new_counter <- function(){
  e <- environment()
  print(e)
  ij <- 0
  function(){
    ij <<- ij+1
    ij
  }
}

counter_one <- new_counter()  # A
counter_two <- new_counter()  # B

counter_one()
counter_one()

environment(new_counter) # global environment

environment(counter_one) # see output of A
environment(counter_two) # see output of B

这是一个更简单的示例，它显示函数可以位于一个环境中，但其封闭环境可以是不同的环境。 在这种情况下， f在全球环境中; 然而，它的封闭环境是e而不是全球环境。

e <- new.env()
e$x <- 1
x <- 2
f <- function() x
environment(f) <- e
f() 
## [1] 1

实际上有几种环境可以考虑。 让我们在最后一个例子中为f添加一些检测。

f <- function() {
       ee <- environment()
       print(ee)
       x
}
e <- new.env()   
e$x <- 1   
x <- 2
environment(f) <- e
f() # displays ee and then the value of x which is 1

这些是环境：

• f的封闭环境是e因为我们这样设置

• 词汇环境是f所处的环境。这是全球环境。 通常，词汇环境和封闭环境是相同的，但是因为我们重置f的封闭环境，在这种情况下它们是不同的。

• 函数f在运行时的执行环境。 在这种情况下，它是ee 。 当f完成时，执行环境将被销毁，除非仍有来自外部的指针。 每次运行f都会创建一个新的执行环境，因此每次运行f ee都会获取一个新值。

因此，在该示例中，每次运行f都存在e ，全局环境和一个执行环境。

这里有一些讨论： http ： //adv-r.had.co.nz/Environments.html

更新一些说明。

Answer 2

没有pryr ，你可以看到类似的环境：

environment(counter_one)
# <environment: 0x00000000078be648>
environment(counter_two)
# <environment: 0x00000000078bf148>
ls(env=environment(counter_two))
# [1] "ij"
counter_one()
# [1] 1
get("ij", envir = environment(counter_one))
# [1] 1
get("ij", envir = environment(counter_two))
# [1] 0

此外，您可以更改该环境中变量的值：

assign("abc", 123, envir = environment(counter_two))
ls(envir = environment(counter_one))
# [1] "ij"
ls(envir = environment(counter_two))
# [1] "abc" "ij"