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我通常在R. 在两次模拟之间，R 代码的某些部分会发生变化。通常，我会在模拟结果旁边保留一个 .txt 文件，其中包含该模拟中使用的每个函数的定义。要制作该 .txt 文件，我只需运行以下行：

for(j in 1:length(ls()))    print(c(ls()[j],eval(as.symbol(ls()[j]))))
out<-capture.output(for(j in 1:length(ls()))    print(c(ls()[j],eval(as.symbol(ls()[j])))))
cat(out,file=paste("essay_4_code.txt",sep=""),sep="\n",append=FALSE)

在我的环境中加载所有功能之后。然而，在生成的文本文件中，R 函数不是 R 可以解释为函数的格式。为了理解为什么，这里有一个简单的例子：

rm(list=ls())
foo1<-function(x){
  sin(x)+3
}
foo2<-function(x){
  cos(x)+1
}
foo3<-function(x){
  cos(x)+sin(x)
}

会产生：

[[1]]
[1] "foo1"

[[2]]
function (x) 
{
    sin(x) + 3
}

[[1]]
[1] "foo2"

[[2]]
function (x) 
{
    cos(x) + 1
}

[[1]]
[1] "foo3"

[[2]]
function (x) 
{
    cos(x) + sin(x)
}

所以，简而言之，我想让essay_4_code.txt R可读

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1 回答 1

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你可以使用

dump(lsf.str(), file="essay_4_code.R")

这将创建一个 .R 文件，其中包含当前搜索空间中的所有函数定义。

编辑：

来自@JoshuaUlrich 在评论中发布的相关问题：

...dump("f") will only save the function definition of f, and not its environment. 
If you then source the resulting file, f will no longer work correctly [if it 
depends on variables in the environment in was previously bound to].

或者，您可以使用该save函数将函数保存为可与该load函数一起读取的二进制格式。这会保留您的函数的环境绑定，但您将无法自己读取生成的文件。

 do.call(save, c(as.list(lsf.str()), file='essay_4_code.Rd'))

在新会话中加载时，先前绑定到全局环境的函数将绑定到当前全局环境，而绑定到不同环境的函数将携带该环境。

rm(list=ls())
# function bound to non-global environment
e <- new.env()
e$x <- 10
f <- function() x + 1
environment(f) <- e
# function bound to global environment
y <- 20
g <- function() y + 1
# save functions
do.call(save, c(as.list(lsf.str()), file='essay_4_code.Rd'))

# fresh session
rm(list=ls())

load('essay_4_code.Rd')
f()
# [1] 11
g()
# Error in g() : object 'y' not found
y <- 30
g()
# [1] 31
ls()
# [1] "f" "g" "y"

如果你只是想检查 'eassay_4_code.Rd' 中的函数体：

e<-new.env()
load('essay_4_code.Rd', e)
as.list(e)
# $f
# function () 
# x + 1
# <environment: 0x000000000a7b2148>
# 
# $g
# function () 
# y + 1
于 2013-01-22T15:55:06.087 回答