应该使用.RData文件来存储功能？

我使用.RData文件来存储对象（例如列表，向量等），然后将它们调用到其他脚本中，但是我想知道它们是否也应该用于存储函数（很可能是用户定义的函数）？应该使用.RData文件来存储功能？

我知道source()通常被推荐用于此目的（并且创建packages更是如此），但我认为它的一个优点是单个.RData文件可以包含多个对象 - 列表，数据框和函数，例如。使用load()保存需要调用对象的功能，然后单独使用功能source()。

是否有理由谨慎使用这种方法，我没有看到？

谢谢

来源

2016-09-20 pyg

我不知道你会被拒绝任何函数的基本功能（例如调试和查看函数源代码的能力），但我也不知道它会给你买什么。将它们存储在软件包中非常容易，可以将简单的源代码内注释转换为手册页（通过'roxygen2'）以及其他许多优点。 – r2evans

我没有看到任何真正的伤害，但也没有优势。当然，您应该将源代码保存在函数和对象的某处。为对象使用RData文件的优点是某些对象可能花费大量时间来计算/定义，但函数没有这个问题，因此没有真正的优势。如果你觉得这种诱惑，因为2个命令，'load'和'source'太多了，我会鼓励你保留一个小的加载脚本来完成所有的加载和采购。然后，找出单个脚本执行所有操作。 – Gregor

通过这种方式，您还可以将对象等进一步细分为更小，更好组织的部分，所有这些部分都按正确的顺序由加载脚本加载。 – Gregor

在我过去的工作中，我们使用序列化了封：

> f <- (function(x) function() x)(2) 
> f() 
[1] 2 
> saveRDS(f, file='/tmp/f')

然后

> f <- readRDS('/tmp/f') 
> f() 
[1] 2

这可以让你捆绑了数据（例如系数）功能。但要小心，你的库不会自动加载。

来源

2016-09-20 06:28:10

应该使用.RData文件来存储功能？

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