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我認爲R是在R中優化工作流程的一個常見問題。具體來說，我該如何避免出現文件夾已滿輸出的常見問題（繪圖，RData文件，csv等），過了一段時間後，他們是否知道他們來自哪裏或他們是如何生產的？部分地，它肯定涉及試圖對文件夾結構進行智能化。我一直在環顧四周，但我不確定最好的策略是什麼。到目前爲止，我已經用一種相當簡單的（矯枉過正的）方式解決了這個問題：我創建了一個函數metainfo（見下文），它用一個給定的文件名寫入帶有元數據的文本文件。這個想法是，如果產生了一個圖，就會發出這個命令來產生一個文件名與文件名完全相同的文本文件（當然，擴展名除外），其中包含關於系統，會話，軟件包的信息，R版本，功能和文件元數據功能被稱爲等等。問題是：R：改進工作流程並跟蹤輸出
（i）人們如何處理這個普遍問題？是否有明顯的方法可以避免我提到的問題？ （ii）如果沒有，有沒有人有任何提示改善此功能？目前它可能很笨重，並不理想。特別是，從中獲得繪圖的文件名不一定有效（我使用的解決方案是由@hadley在1中提供的解決方案）。任何想法都會受到歡迎！
該函數假設爲git，所以請忽略產生的可能警告。這是主要的功能，存儲在一個文件metainfo.R：
MetaInfo <- function(message=NULL, filename)
{
# message - character string - Any message to be written into the information
# file (e.g., data used).
# filename - character string - the name of the txt file (including relative
# path). Should be the same as the output file it describes (RData,
# csv, pdf).
#
if (is.null(filename))
{
stop('Provide an output filename - parameter filename.')
}
filename <- paste(filename, '.txt', sep='')
# Try to get as close as possible to getting the file name from which the
# function is called.
source.file <- lapply(sys.frames(), function(x) x$ofile)
source.file <- Filter(Negate(is.null), source.file)
t.sf <- try(source.file <- basename(source.file[[length(source.file)]]),
silent=TRUE)
if (class(t.sf) == 'try-error')
{
source.file <- NULL
}
func <- deparse(sys.call(-1))
# MetaInfo isn't always called from within another function, so func could
# return as NULL or as general environment.
if (any(grepl('eval', func, ignore.case=TRUE)))
{
func <- NULL
}
time <- strftime(Sys.time(), "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
git.h <- system('git log --pretty=format:"%h" -n 1', intern=TRUE)
meta <- list(Message=message,
Source=paste(source.file, ' on ', time, sep=''),
Functions=func,
System=Sys.info(),
Session=sessionInfo(),
Git.hash=git.h)
sink(file=filename)
print(meta)
sink(file=NULL)
}
然後可以在另一個函數被調用，存儲在另一個文件中，例如：
source('metainfo.R')
RandomPlot <- function(x, y)
{
fn <- 'random_plot'
pdf(file=paste(fn, '.pdf', sep=''))
plot(x, y)
MetaInfo(message=NULL, filename=fn)
dev.off()
}
x <- 1:10
y <- runif(10)
RandomPlot(x, y)
這種方式，用一個文本文件製作與劇情相同的文件名，並提供可能有助於弄清劇情製作的方式和位置的信息。
我還應該補充說Makefiles很可能是解決方案的一部分。但是，它們並不總是可行的，因爲某些分析可能需要一些「手動」步驟，以至於無法按順序運行R文件。 – tcam
由於您正在考慮Make，我在Drake中添加了對我的回答的參考。 –
感謝您的建議！德雷克看起來很有趣。仍然試圖讓我的頭靠近它。除了最基本的形式之外，我並不特別習慣於製作。我一直在努力的部分是，Make有一個明確的分析，並且有一個Makefile來從頭到尾運行整個分析。問題是在進入這個階段之前，在探索性分析中，Make看起來不太合適。但它也許會促使您儘可能使分析儘可能重現，從而引發良好的實踐。 – tcam