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如果我创建一个函数如下:
what_is_love <- function(f) {
function(...) {
cat('f is', f, '\n')
}
}
lapply
调用它:
funs <- lapply(c('love', 'cherry'), what_is_love)
> funs[[1]]()
f is cherry
> funs[[2]]()
f is cherry
lapply
时,情况并非如此。 :
> f1 <- what_is_love('love')
> f2 <- what_is_love('cherry')
> f1()
f is love
> f2()
f is cherry
funs <- lapply(c('love', 'cherry'), what_is_love)
可以更完整地写出:
params <- c('love', 'cherry')
out <- vector('list', length(params))
for (i in seq_along(params)) {
out[[i]] <- what_is_love(params[[i]])
}
out
Browse[1]> out[[1]]
function(...) {
cat('f is', f, '\n')
}
<environment: 0x109508478>
Browse[1]> out[[2]]
function(...) {
cat('f is', f, '\n')
}
<environment: 0x1094ff750>
f
是一样的...
Browse[1]> environment(out[[1]])$f
[1] "cherry"
Browse[1]> environment(out[[2]])$f
[1] "cherry"
f
最终在两个环境中重新分配?在哪里
f
来自?在这个例子中,R 惰性求值是如何工作的?
最佳答案
当你做
what_is_love <- function(f) {
function(...) {
cat('f is', f, '\n')
}
}
f
创建一个 shell ,但要注意的是,在您实际使用传递给函数的变量之前,它仍然是一个“ promise ”,实际上并未对其进行评估。如果要“捕获”
f
的当前值,那么就需要强制对promise进行求值;您可以使用
force()
为此功能。
what_is_love <- function(f) {
force(f)
function(...) {
cat('f is', f, '\n')
}
}
funs <- lapply(c('love', 'cherry'), what_is_love)
funs[[1]]()
# f is love
funs[[2]]()
# f is cherry
force()
,
f
在列表中的两个函数中仍然是一个 promise 。直到您调用该函数时它才会被评估,并且当您调用该函数时,promise 被评估为
f
的最后一个已知值。这是“樱桃”。
Higher order functions such as the apply functions and Reduce() now force arguments to the functions they apply in order to eliminate undesirable interactions between lazy evaluation and variable capture in closures. This resolves PR#16093.
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