在不同的环境中调用R函数

Question

我觉得这样做应该相当简单，但我不能为我的生活找到解决方案......我想在一个不同于它的环境中评估一个R函数。

我想要的是什么：

# A simple function
f <- function() {
  x + 1
}

# Create an env and assign x <- 3
env <- new.env()
assign("x", 3, envir = env)

# Call f on env
call_on_env(f, env)
#> 4

我最接近“ call_on_env() ”的是：

# Quote call and evaluate
quo <- quote(f())
eval(quo, envir = env)

不幸的是，上面的代码返回一个错误： Error in f() : object 'x' not found的错误： Error in f() : object 'x' not found 。 那么......有没有办法让我评估env上的f() ？

编辑：我能够将f()发送到env ，然后调用它，但这会永久地留下f() 。 对于上下文[见下文]，我想与一些预加载的包并行调用该函数。

上下文：我正在调用一个与parallel::clusterMap()的函数，我希望在我的全局环境中加载的包也可以加载到集群上。 据我所知， parallel::clusterExport()只能导出一个变量列表，所以它对我不起作用......

Answer 1

将f移至env

environment(f) <- env
f()
# [1] 4

注意：正如您在此处遇到的那样，不希望在不同环境中评估对象。 最好将所有计划在同一环境中相互交互的对象保留在一起。

如果您不想更改f的环境，可以将以上所有内容放入新功能中。

fx <- function(f, env) {
    environment(f) <- env
    f()
}
fx(f, env)
# [1] 4

Answer 2

source()函数可能会有所帮助：

source('scriptfilename.R')

如果文件位于另一个路径中，则使用：

source('YOURPATH/scriptfilename.R')

运行source()它会将所有函数拉入当前环境。 然后，您可以引用R脚本中包含的任何函数。

但是，我不建议在R项目文件夹结构之外引用函数/脚本，因为如果与其他人共享R项目文件夹，链接将会中断。