r - 使用带有 furrr 的 tidy 评估

Question

我想使用 furrr 包而不是 purrr 包并行运行以下函数。

library(furrr)
library(tidyverse)

input <- list(element1 = tibble::tibble(a = c(1, 2), b = c(2, 2)),
              element2 = tibble::tibble(a = c(1, 2), b = c(4, 4))
)

multiplier <- function(data, var1, var2){
  purrr::map_df(.x = data,
                .f = ~ .x %>% 
                  dplyr::mutate(product = {{var1}} * {{var2}})
  )
}

multiplier(input, a, b)

但是，当我将它转换为等效的 furrr 时，我得到了一个错误。

multiplier_parallel <- function(data, var1, var2){
  furrr::future_map_dfr(.x = data,
                .f = ~ .x %>% 
                  dplyr::mutate(product = {{var1}} * {{var2}})
  )
}

future::plan(multiprocess)

multiplier_parallel(input, a, b)

Error in get(name, envir = env, inherits = FALSE) : 
Identified global objects via static code inspection (structure(function (..., .x = ..1, .y = ..2, . = 
..1); .x %>% dplyr::mutate(product = {; {; var1; }; } * {; {; var2; }; }), class = 
c("rlang_lambda_function", "function"))). Object 'a' not found 

我假设原因是 future 包查找所有必要的变量以导出给工作人员。在这种情况下，它正在寻找列名称“a”作为全局变量，但找不到它，因此出现错误。

当我只是将变量名插入到调用中时它可以工作，但是现在该函数不再使用任何变量名:

multiplier_parallel <- function(data, var1, var2){
  furrr::future_map_dfr(.x = data,
                .f = ~ .x %>% 
                  dplyr::mutate(product = a * b)
  )
}

multiplier_parallel(input, a, b)

到目前为止，我尝试了几种方法，包括为 .future_options 提供名称，但似乎都不起作用。有什么办法可以使这项工作？我的实际功能要复杂得多，但我认为原理是一样的。如果有人可以提供帮助，那就太好了!

Answer 1

future 尝试自动确定您在代码中使用的全局变量。由于整洁的评估，它识别了 a 和 b 但没有找到。您可以使用 future_options(globals = FALSE) 禁用此设置。

future::plan(future::multiprocess)

input <- list(element1 = tibble::tibble(a = c(1, 2), b = c(2, 2)),
              element2 = tibble::tibble(a = c(1, 2), b = c(4, 4))
)

multiplier_parallel <- function(data, var1, var2){
      furrr::future_map_dfr(.x = data,
                            .f = ~ .x %>% 
                                  dplyr::mutate(product = {{var1}} * {{var2}}),
                            .options = furrr::future_options(globals = FALSE)
      )
}

multiplier_parallel(input, a, b)
# A tibble: 4 x 3
      a     b product
  <dbl> <dbl>   <dbl>
1     1     2       2
2     2     2       4
3     1     4       4
4     2     4       8