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我想找到一种方法来并行化重复的独立函数调用，其中每个调用都会修改函数的父环境。函数的每次执行都是独立的，但是，由于各种原因，我无法考虑任何其他不依赖于修改函数父环境的实现。请参见下面的简化示例。有没有办法将父环境的副本传递给每个节点？我在linux系统上运行它。

 create_fun <- function(){

        helper <- function(x, params) {x+params}
        helper2 <- function(z) {z+helper(z)}

        master <- function(y, a){
            parent <- parent.env(environment())
            formals(parent[['helper']])$params <- a
            helper2(y)}

       return(master)
}

# function to be called repeatedly
master <- create_fun()

# data to be iterated over
x <- expand.grid(1:100, 1:5)

# vector where output should be stored
results <- vector("numeric", nrow(x))

# task I'd like to parallelize
for(i in 1:nrow(x)){
    results[i] <- master(x[i,1], x[i, 2])
}
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1 回答 1

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函数确实维护对其父环境的引用。可以查看环境的内容master（环境创建者create_fun）

ls (environment(master) )
# [1] "helper"  "helper2" "master"

使用%dopar%你可以做

## Globals
master <- create_fun()
x <- expand.grid(1:100, 1:5)

## Previous results
for(i in 1:nrow(x)){
    results[i] <- master(x[i,1], x[i, 2])
}

library(parallel)
library(doParallel)
cl <- makePSOCKcluster(4)
registerDoParallel(cl)

## parallel
res <- foreach(i=1:nrow(x), .combine = c) %dopar% {
    master(x[i,1], x[i,2])
}

all.equal(res, results)
# TRUE
于 2015-07-01T01:49:42.260 回答