它是如何工作的
问题是
envir = new.env()
.
你需要的是
envir = new.env(parent = globalenv())
:
devtools::install_github("privefl/minipkg")
rmd <- system.file("extdata", "Matrix.Rmd", package = "minipkg")
minipkg::my_render(rmd)
# Fails
f <- minipkg::my_render
body(f) <- quote(rmarkdown::render(rmd, "all", envir = new.env(parent = globalenv()), encoding = "UTF-8"))
ns <- getNamespace("minipkg")
unlockBinding("my_render", ns)
assign("my_render", f, envir = ns)
minipkg::my_render(rmd)
# Patched one works :)
为什么工作
查看的默认参数
new.env()
找到默认父环境是
parent.frame()
. 注意,从控制台,这将是
globalenv()
从一个包裹里,就是这个包裹
命名空间
(与包环境不同!).
您可以使用
getNamespace("pkg")
.它是包含包的所有(也是内部)对象的环境。问题是,从某种意义上讲,这个环境与R中常见的搜索/方法查找机制“断开连接”,因此即使这些方法附加到
search()
.
现在选择
new.env(parent = globalenv())
将父环境设置为搜索路径的顶部,从而能够查找所有附加的方法。
不同方法的基准
这三种方法都可以生成适当的HTML文件:
#' Render an Rmd file
#' @param rmd Path of the R Markdown file to render.
#' @export
my_render <- function(rmd) {
rmarkdown::render(
rmd,
"all",
envir = new.env(parent = globalenv()),
encoding = "UTF-8"
)
}
#' Render an Rmd file
#' @param rmd Path of the R Markdown file to render.
#' @export
my_render2 <- function(rmd) {
cl <- parallel::makePSOCKcluster(1)
on.exit(parallel::stopCluster(cl), add = TRUE)
parallel::clusterExport(cl, "rmd", envir = environment())
parallel::clusterEvalQ(cl, {
rmarkdown::render(rmd, "all", encoding = "UTF-8")
})[[1]]
}
#' Render an Rmd file
#' @param rmd Path of the R Markdown file to render.
#' @export
my_render3 <- function(rmd) {
system2(
command = "R",
args = c("-e", shQuote(sprintf("rmarkdown::render('%s', 'all', encoding = 'UTF-8')", gsub("\\\\", "/", normalizePath(rmd))))),
wait = TRUE
)
}
现在比较它们的速度很有趣:
> microbenchmark::microbenchmark(my_render("inst/extdata/Matrix.Rmd"), my_render2("inst/extdata/Matrix.Rmd"), my_render3("inst/extdata/Matrix.Rmd"), times = 10L)
[...]
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
my_render("inst/extdata/Matrix.Rmd") 352.7927 410.604 656.5211 460.0608 560.3386 1836.452 10
my_render2("inst/extdata/Matrix.Rmd") 1981.8844 2015.541 2163.1875 2118.0030 2307.2812 2407.027 10
my_render3("inst/extdata/Matrix.Rmd") 2061.7076 2079.574 2152.0351 2138.9546 2181.1284 2377.623 10
结论
-
envir = new.env(globalenv())
是迄今为止最快的(比其他方案快了近4倍)
我希望开销是恒定的,所以对于较大的RMD文件来说应该是不相关的。
-
在用
system2
以及使用具有1个节点的并行sock集群。