轻松建立R语言函数包

讲真，用R这么几年，始终何尝试过写本身的包，看来这就是我与真正程序员的差距了——编程习惯等于没有。

昨天一个偶然的机会想开始写本身的工具包，发现了前期教程的有一些过期。因而，写一个**windows**下新的简易版参考，以备不时之需。内容基原本源为男神Hadley Wickham的Advanced R programming一书。 PS：经过如下教程写出来的包还不能放到CRAN上，仅方便本身的代码移植；若是你想让本身的function在CRAN扬名立万，还须要作不少其余的工做。

那些年须要作的准备工做

首先，安装Rtools: http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/，想必你已经知道了这并非一个R的包； 其次，最好有一个Rstudio； 再次，愉快的安装devtools包吧：

install.packages("devtools",dependencies=T)

　　

好了，准备工做就绪，打开一个新的脚本，便可以开始写包之旅。

检测环境

library(devtools)
has_devel()#诊断环境

利用has_devel函数检测当前的环境是否有问题，好比gcc，可能由于我也忘记了本身以前以前配置过什么，反正总之就是没问题哈哈，是的只要返回值是TRUE就没问题。

早就说了要开始如今才开始

create("H:/WorkingSpace/RWorkingSpace/BigFaceTools")#建立包的文件夹，文件夹名就是包的名字，好比个人就是大脸工具，囧……
setwd("H:/WorkingSpace/RWorkingSpace/BigFaceTools")#工做空间转移，这样比较方便

值得一提的是，除了以上命令外，也能够经过Rstudio中的file-New Project-New Directory-R Package来新建R包的项目。 来看看这个项目的结构： 1.一个R的文件夹，用来存放.r脚本，好比你的经常使用function，放在这里便可； 2.一个基础的无后缀的DESCRIPTION文本文件，能够用任意文本编辑器打开，是对于你将建立的R包的基础介绍； 3.NAMESPACE文件，能够先不用管它； 总之，一个package的框架基本就有了，剩下的就是往里面填东西。

添加.r文件

首先往包文件目录下的R文件夹内添加本身编写的R脚本，若是此时你没有合适的脚本那么随便写个function也是能够的：

print_intro=function(){
  print("Laoliu is the most handsome man in this package! LOL...")
  }

无尽的心酸…… 实际上，我本身写了不少小函数，放一个进去吧：

#' read all worksheet in one excel file to return a data.frame by using readxl
#' @param file,should be a file address str 
#' @param sheet_name,if the sheetname be one column of the result
#' @export 
read_all_xlsx_sheets=function(file,sheet_name=TRUE){
  for(pkg in c("plyr","dplyr","magrittr","readxl")){
    if(!requireNamespace(pkg,quietly=TRUE)){
      stop(paste("The ",pkg," package needed for this function to work. Please install it.",sep=""),
           call. = FALSE)
    }
  }
  library(plyr,warn.conflicts=F)
  library(dplyr,warn.conflicts=F)
  library(readxl,warn.conflicts=F)
  
  tables=readxl::excel_sheets(file)
  if(sheet_name){
    res=plyr::ldply(tables,function(x)dplyr::mutate(readxl::read_excel(file,sheet=x),sheet_name=x))
  }else{
    res=plyr::ldply(tables,function(x)readxl::read_excel(file,sheet=x))
  }
  return(res)
}

对各个参数注释后，把代码的.r文件放入BigFaceTools/R文件夹内,保存。

编辑DESCRIPTION

 

file.edit("DESCRIPTION")#编写描述文件

 

　　

 

打开时的样子：

Package: BigFaceTools
Title: What the Package Does (one line, title case)
Version: 0.0.0.9000
Authors@R: person("First", "Last", email = "first.last@example.com", role = c("aut", "cre"))
Description: What the package does (one paragraph).
Depends: R (>= 3.2.3)
License: What license is it under?
LazyData: true

根据个人须要，把它编辑成了这样：

Package: BigFaceTools
Title: BigFace's data processing functions
Version: 0.0.0
Authors@R: person("Lao","Liu",email="LaoLiu@gmail.com",role=c("aut","cre"))
Description: BigFace's personalized data processing functions
Depends: R (>= 3.2.3)
Imports:plyr,dplyr,magrittr,RODBC
License: everyone
LazyData: true

Authors@R的格式必需要用person函数来写,其余的由于无上传打算，随意就好。

关于以上，由于在.r文件中引用了三个包，故把这三个包写入imports中，在后期加载时BigFaceTools自动加载这三个包。

use_package("plyr")
use_package("dplyr")
use_package("readxl")

准备打包

load_all()

每一次运行load_all()，都会载入BigFaceTools/R内最新的全部.r文件内容。

read_all_xlsx_sheets("iris_test.xlsx")#测试

    　若是没什么意外（其实会有，能够发现我载入了几个新的包，plyr、dplyr、magrittr，若是想用以上代码测试，建议安装），测试固然会经过。

document()

　    接着用document()将BigFaceTools/R内的全部.r文件生成为BigFaceTools/man文件夹内的.Rd文件。

build()#打包

打包成一个压缩文件，生成BigFaceTools_0.0.0.tar.gz，用于安装，这个文件会生成在BigFaceTools文件夹的上一级栏目。 使用

install(".")

安装,大功告成。 重启Rstudio，调用一下吧^0^

library(BigFaceTools)
test_file=system.file("iris_test.xlsx",package="BigFaceTools")#测试文件
read_all_excel_sheets(test_file)

     如下为所有代码奉上：

library(devtools)
has_devel()
create("H:/WorkingSpace/RWorkingSpace/BigFaceTools")
setwd("H:/WorkingSpace/RWorkingSpace/BigFaceTools")
file.edit("./R/BigFaceTools_1.r")#.r文件
file.edit('DESCRIPTION')#编写描述文件
use_package("plyr")
use_package("dplyr")
use_package("readxl")

load_all()#载入R文件夹中的全部.r文件
read_all_xlsx_sheets("../iris_test.xlsx")#测试
document()#在man文件夹中生成对应的.Rd 文件

check()#看看有没有错误
build()#打包

install(pkg=".")#安装
##重启后再进来试试
library(BigFaceTools)
test_file="iris_test.xlsx"#测试文件
read_all_xlsx_sheets(test_file)