了解内附环境

Question

我已在从这个tutorial下面的代码

new_counter <- function(){ 
    ij <- 0 
    function(){ 
    ij <<- ij+1 
    ij 
    } 
} 

counter_one <- new_counter() 
counter_two <- new_counter() 

counter_one() 
counter_one() 

。

他们写道：

计数器拿到围绕“新的开始”限制在当地环境不修改 变量。由于修改是在 不变的父（或封闭）环境中进行的，因此跨功能调用将它们保留为 。

这就是我的想法是怎么回事：在.GlobalEnv（enclosing environment），以及该counter_one功能，创建new_counter功能。但是函数的execution environment函数比counter_one函数高一级。这通常是暂时的，但这次不是因为我们有一个机箱功能。

但是，我怎样才能看到'这'封闭环境，他们是一个层面呢？使用（pryr）where和环境为这两种功能提供全球环境。

编辑： 他们谈论两种不同的环境： '在unchainging父环境'

所以对我来说

1. '在theire当地环境'
2. 这是两个不同的环境但如果他们不同，他们可能会有不同的名字！我怎样才能找到名字？使用

   where("new_counter") 
   where("counter_one") 
   

   都提供了全球环境，但看上面的枚举必须是两个不同的。

Answer 1

这样应该可以澄清所发生的事情。请注意，new_counter的封闭环境是全局环境，但counter_one和counter_two的环境是两个执行实例new_counter内的环境。通常情况下，函数的封闭环境是其词汇环境（定义它的环境），但在某些情况下会有所不同。

new_counter <- function(){ 
    e <- environment() 
    print(e) 
    ij <- 0 
    function(){ 
    ij <<- ij+1 
    ij 
    } 
} 

counter_one <- new_counter() # A 
counter_two <- new_counter() # B 

counter_one() 
counter_one() 

environment(new_counter) # global environment 

environment(counter_one) # see output of A 
environment(counter_two) # see output of B 

下面是一个简单的例子，它显示函数可以位于一个环境中，但其封闭环境可以是不同的环境。在这种情况下，f处于全球环境中;然而，它的封闭环境是e而不是全球环境。

e <- new.env() 
e$x <- 1 
x <- 2 
f <- function() x 
environment(f) <- e 
f() 
## [1] 1 

实际上有几种环境可以考虑。让我们在最后一个例子中添加一些仪器到f。

f <- function() { 
     ee <- environment() 
     print(ee) 
     x 
} 
e <- new.env() 
e$x <- 1 
x <- 2 
environment(f) <- e 
f() # displays ee and then the value of x which is 1 

这些都是环境：

• 的f封闭环境e因为我们设置这样的说法

• 词法环境是f是位于环境中它这里是全球环境。通常词法环境和封闭环境是相同的，但是因为我们在这种情况下重置了封闭环境f，它们是不同的。

• 函数f运行时的执行环境。在这种情况下，它是ee。当f完成时，执行环境将被销毁，除非仍有指向外部的指针。每次运行f时，都会创建一个新的执行环境，因此每次运行f时，ee都会产生一个新值。

因此，在该示例中，存在e，全球环境和每个f运行时一个执行环境。

有一些讨论在这里：http://adv-r.had.co.nz/Environments.html

更新一些澄清。

Answer 2

没有pryr，你可以看到环境的东西，如：

environment(counter_one) 
# <environment: 0x00000000078be648> 
environment(counter_two) 
# <environment: 0x00000000078bf148> 
ls(env=environment(counter_two)) 
# [1] "ij" 
counter_one() 
# [1] 1 
get("ij", envir = environment(counter_one)) 
# [1] 1 
get("ij", envir = environment(counter_two)) 
# [1] 0 

此外，还可以在该环境中改变的变量值：

assign("abc", 123, envir = environment(counter_two)) 
ls(envir = environment(counter_one)) 
# [1] "ij" 
ls(envir = environment(counter_two)) 
# [1] "abc" "ij"