R编程学习指南

第8章　R的内部机制

在前面的章节中，我们已经学习了R语言的基础功能，并且了解了如何运用向量、矩阵、列表和数据框表示不同形式的数据，以及用内置函数解决简单的问题。但是仅仅了解这些功能并不能解决所有问题。现实中的数据分析通常需要对数据进行仔细的转换和聚合，而这些操作则需要各种各样内置的或是由扩展包提供的函数。

为了避免对一些意外结果感到混乱和困惑，更好地理解和运用这些函数，需要对 R 中函数的运行方式有一个基本但具体的理解。在本章中，我们将会学习以下内容：

• 惰性求值（Lazy evaluation）
• 复制—修改机制（Copy-on-modify mechanism）
• 词法作用域（Lexical scoping）
• 环境（Environments）

如果理解了这些概念及其在代码中的作用，就能够轻松地看明白大部分R代码，同时也会提高查找漏洞和编写合适函数的效率。

8.1　惰性求值

如果能够理解 R 函数的运行机制，那么对 R 的运行机制就能够掌握十之八九。通过前几章的学习，我们掌握了一些最常用的基本函数的用法，但是可能对其内部机制仍有疑惑。比如创建如下的函数：

test0 <- function(x, y) {
　if (x > 0) x else y
}

这个函数有点特殊，看似只有当 x 不大于0时才需要 y。如果只把一个正数赋值给 x 而忽略 y，这个函数会因为没有为所有定义的参数赋值而报错么？我们调用这个函数运行一下看看：

test0(1)
## [1] 1

即使没有对 y 赋值，函数仍能够运行。看来在调用函数时不必对所有参数进行赋值，只对必需的参数赋值即可。如果给 x 赋一个负数，函数便需要参数 y 才能运行：

test0(-1) ## Error in test0(-1): ...