我想知道如何测试产生图形的功能。我有一个简单的绘图功能img：
img <- function() {
plot(1:10)
}
在我的包中，我喜欢使用testthat. 因为plot和它在基础图形中的朋友只是返回NULL一个简单
expect_identical的不起作用：
library("testthat")
## example for a successful test
expect_identical(plot(1:10), img()) ## equal (as expected)
## example for a test failure
expect_identical(plot(1:10, col="red"), img()) ## DOES NOT FAIL!
# (because both return NULL)
首先，我考虑将绘图写入文件并比较 md5 校验和以确保函数的输出相等：
md5plot <- function(expr) {
file <- tempfile(fileext=".pdf")
on.exit(unlink(file))
pdf(file)
expr
dev.off()
unname(tools::md5sum(file))
}
## example for a successful test
expect_identical(md5plot(img()),
md5plot(plot(1:10))) ## equal (as expected)
## example for a test failure
expect_identical(md5plot(img()),
md5plot(plot(1:10, col="red"))) ## not equal (as expected)
这在 Linux 上运行良好，但在 Windows 上却不行。令人惊讶
的是md5plot(plot(1:10))，每次调用都会产生一个新的 md5sum。除了这个问题，我需要创建很多临时文件。
接下来我使用recordPlot（首先创建一个空设备，调用绘图函数并记录其输出）。这按预期工作：
recPlot <- function(expr) {
pdf(NULL)
on.exit(dev.off())
dev.control(displaylist="enable")
expr
recordPlot()
}
## example for a successful test
expect_identical(recPlot(plot(1:10)),
recPlot(img())) ## equal (as expected)
## example for a test failure
expect_identical(recPlot(plot(1:10, col="red")),
recPlot(img())) ## not equal (as expected)
有人知道测试函数图形输出的更好方法吗？
编辑：关于@josilber 在他的评论中提出的观点。
虽然该recordPlot方法效果很好，但您必须在单元测试中重写整个绘图功能。对于复杂的绘图功能，这变得很复杂。如果有一种方法可以存储包含图像的文件（*.RData或，...），您可以在以后的测试中进行比较。*.pdf该md5sum方法不起作用，因为 md5sum 在不同平台上有所不同。通过recordPlot您可以创建一个*.RData文件，但您不能依赖它的格式（来自recordPlot手册页）：
记录图的格式可能会在 R 版本之间发生变化。记录的绘图不能用作 R 绘图的永久存储格式。
也许可以存储图像文件（*.png,*.bmp等），将其导入并逐个像素进行比较...
EDIT2：以下代码说明了使用 svg 作为输出的所需参考文件方法。首先需要的辅助函数：
## plot to svg and return file contant as character
plot_image <- function(expr) {
file <- tempfile(fileext=".svg")
on.exit(unlink(file))
svg(file)
expr
dev.off()
readLines(file)
}
## the IDs differ at each `svg` call, that's why we simple remove them
ignore_svg_id <- function(lines) {
gsub(pattern = "(xlink:href|id)=\"#?([a-z0-9]+)-?(?<![0-9])[0-9]+\"",
replacement = "\\1=\"\\2\"", x = lines, perl = TRUE)
}
## compare svg character vs reference
expect_image_equal <- function(object, expected, ...) {
stopifnot(is.character(expected) && file.exists(expected))
expect_equal(ignore_svg_id(plot_image(object)),
ignore_svg_id(readLines(expected)), ...)
}
## create reference image
create_reference_image <- function(expr, file) {
svg(file)
expr
dev.off()
}
测试将是：
create_reference_image(img(), "reference.svg")
## create tests
library("testthat")
expect_image_equal(img(), "reference.svg") ## equal (as expected)
expect_image_equal(plot(1:10, col="red"), "reference.svg") ## not equal (as expected)
可悲的是，这不适用于不同的平台。svg 元素的顺序（和名称）在 Linux 和 Windows 上完全不同。
png和jpeg也存在类似问题recordPlot。生成的文件在所有平台上都不同。
目前唯一可行的解决方案是上述recPlot方法。但因此我需要在我的单元测试中重写整个绘图函数。
PS：我对 Windows 上的不同 md5sum 感到完全困惑。似乎它们取决于临时文件的创建时间：
# on Windows
table(sapply(1:100, function(x)md5plot(plot(1:10))))
#4693c8bcf6b6cb78ce1fc7ca41831353 51e8845fead596c86a3f0ca36495eacb
# 40 60