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烂漫树林 2025-09-05 13:16:42

文章标签 r语言测试 python 反例正例 文章分类 R语言后端开发

概要: R编码风格约定

1. 文件命名: 以.R(大写)结尾

2. 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName

3. 单行长度: 不超过80个字符

4. 缩进: 两个空格, 不使用制表符

5. 空白

6. 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行

7. else语句: 用花括号包围

8. 赋值符号: 使用<-, 而非=

9. 分号: 不要用

10. 总体布局和顺序

11. 注释准则: 所有注释以#开始, 后接一个空格; 行内注释需要在#前加两个空格

12. 函数的定义和调用

13. 函数文档

14. 示例函数

15. TODO书写风格: TODO(用户名)

概要: R语言使用规则

1. attach: 避免使用

2. 函数: 错误(error)应当使用stop()抛出

3. 对象和方法: 尽可能避免使用S4对象和方法; 永远不要混用S3和S4

表示和命名

文件命名

文件名应以.R(大写)结尾, 文件名本身要有意义.

正例: predict_ad_revenue.R

反例: foo.R

标识符命名

在标识符中不要使用下划线(_)或连字符(-). 标识符应根据如下惯例命名. 变量名应使用点(.)分隔所有的小写字母或单词; 函数名首字母大写, 不用点分隔(所含单词首字母大写); 常数命名规则同函数, 但需使用一个k开头.

variable.name

正例: avg.clicks

反例: avg_Clicks, avgClicks

FunctionName

正例: CalculateAvgClicks

反例: calculate_avg_clicks, calculateAvgClick

函数命名应为动词或动词性短语.

例外: 当创建一个含类(class)属性的对象时, 函数名(也是constructor)和类名(class)应当匹配(例如, lm).

kConstantName

语法

单行长度

最大单行长度为80个字符.

缩进

使用两个空格来缩进代码. 永远不要使用制表符或混合使用二者.

例外: 当括号内发生折行时, 所折行与括号内的第一个字符对齐.

空白

在所有二元操作符(=, +, -, <-等等)的两侧加上空格.

例外: 在函数调用中传递参数时=两边的空格可加可不加.

不可在逗号前加空格, 逗号后总须加空格.

正例:

`tab.prior <- table(df[df$days.from.opt < 0 , "campaign.id" ]) total <- sum(x[, 1 ]) total <- sum(x[ 1 , ])`

反例:

`tab.prior <- table(df[df$days.from.opt< 0 , "campaign.id" ]) # 在 '<' 两侧需要增加空格 tab.prior <- table(df[df$days.from.opt < 0 , "campaign.id" ]) # 逗号后需要一个空格 tab.prior<- table(df[df$days.from.opt < 0 , "campaign.id" ]) # 在<-前需要一个空格 tab.prior<-table(df[df$days.from.opt < 0 , "campaign.id" ]) # 在<-两侧需要增加空格 total <- sum(x[, 1 ]) # 逗号后需要一个空格 total <- sum(x[ , 1 ]) # 逗号后需要一个空格, 而非逗号之前`

tab.prior <- table(df[df$days.from.opt<       0       ,        "campaign.id"       ])  # 在       '<'       两侧需要增加空格      


       tab.prior <- table(df[df$days.from.opt <        0       ,       "campaign.id"       ])  # 逗号后需要一个空格      


       tab.prior<- table(df[df$days.from.opt <        0       ,        "campaign.id"       ])  # 在<-前需要一个空格      


       tab.prior<-table(df[df$days.from.opt <        0       ,        "campaign.id"       ])  # 在<-两侧需要增加空格      


       total <- sum(x[,       1       ])  # 逗号后需要一个空格      


       total <- sum(x[ ,       1       ])  # 逗号后需要一个空格, 而非逗号之前

在前括号前加一个空格, 函数调用时除外.

正例:

`if (debug)`

反例:

`if (debug)`

多加空格(比如在行内使用多于一个空格)也是可以的, 如果这样做能够改善等号或箭头(<-)的对齐效果.

`plot(x = x.coord, y = data.mat[, MakeColName(metric, ptiles[ 1 ], "roiOpt" )], ylim = ylim, xlab = "dates" , ylab = metric, main = (paste(metric, " for 3 samples " , sep = "" )))`

不要向圆括号或方括号中的代码两侧加入空格.

例外: 逗号后总须加空格.

正例:

`if (debug) x[ 1 , ]`

反例:

`if ( debug ) # debug的两边不要加空格 x[ 1 ,] # 需要在逗号后加一个空格`

花括号

前括号永远不应该独占一行; 后括号应当总是独占一行. 您可以在代码块只含单个语句时省略花括号; 但在处理这类单个语句时, 您必须前后一致地要么全部使用花括号, 或者全部不用花括号.

`if (is. null (ylim)) { ylim <- c( 0 , 0.06 ) }`

或(不可混用)

`if (is. null (ylim)) ylim <- c( 0 , 0.06 )`

总在新起的一行开始书写代码块的主体.

反例:

`if (is. null (ylim)) ylim <- c( 0 , 0.06 ) if (is. null (ylim)) {ylim <- c( 0 , 0.06 )}`

用花括号包围else语句

else语句应该用花括号在同一行包围起来.

正例:

`if (condition) { one or more lines } else { one or more lines }`

反例:

`if (condition) { one or more lines } else { one or more lines }`

反例:

`if (condition) one line else one line`

赋值

使用<-进行赋值, 不用=赋值.

正例:

`x <- 5`

反例:

`x = 5`

分号

不要以分号结束一行, 也不要利用分号在同一行放多于一个命令. (分号是毫无必要的, 并且为了与其他Google编码风格指南保持一致, 此处同样略去. )

代码组织

总体布局和顺序

如果所有人都以相同顺序安排代码内容, 我们就可以更加轻松快速地阅读并理解他人的脚本了.

2. 作者信息注释

3. 文件描述注释, 包括程序的用途, 输入和输出

4. source()和library()语句

5. 函数定义

6. 要执行的语句, 如果有的话(例如, print, plot)

单元测试应在另一个名为原始的文件名_unittest.R的独立文件中进行.

注释准则

注释您的代码. 整行注释应以#后接一个空格开始.

行内短注释应在代码后接两个空格, #, 再接一个空格.

`# Create histogram of frequency of campaigns by pct budget spent. hist(df$pct.spent, breaks = "scott" , # method for choosing number of buckets main = "Histogram: fraction budget spent by campaignid" , xlab = "Fraction of budget spent" , ylab = "Frequency (count of campaignids)" )`

# Create histogram of frequency of campaigns by pct budget spent.      


       hist(df$pct.spent,      


              breaks =        "scott"       ,  # method        for        choosing number of buckets      


              main   =        "Histogram: fraction budget spent by campaignid"       ,      


              xlab   =        "Fraction of budget spent"       ,      


              ylab   =        "Frequency (count of campaignids)"       )

函数的定义和调用

函数定义应首先列出无默认值的参数, 然后再列出有默认值的参数.

函数定义和函数调用中, 允许每行写多个参数; 折行只允许在赋值语句外进行.

正例:

`PredictCTR <- function(query, property, numDays, showPlot = TRUE)`

反例:

`PredictCTR <- function(query, property, num.days, show.plot = TRUE)`

理想情况下, 单元测试应该充当函数调用的样例(对于包中的程序来说).

函数文档

函数在定义行下方都应当紧接一个注释区. 这些注释应当由如下内容组成: 此函数的一句话描述; 此函数的参数列表, 用Args: 表示, 对每个参数的描述(包括数据类型); 以及对于返回值的描述, 以Returns: 表示. 这些注释应当描述得足够充分, 这样调用者无须阅读函数中的任何代码即可使用此函数.

示例函数

CalculateSampleCovariance <- function(x, y, verbose = TRUE) { # Computes the sample covariance between two vectors. # # Args: # x: One of two vectors whose sample covariance is to be calculated. # y: The other vector. x and y must have the same length, greater than one, # with no missing values. # verbose: If TRUE, prints sample covariance; if not, not. Default is TRUE. # # Returns: # The sample covariance between x and y. n <- length(x) # Error handling if (n <= 1 \|\| n != length(y)) { stop( "Arguments x and y have different lengths: " , length(x), " and " , length(y), "." ) } if (TRUE %in% is.na(x) \|\| TRUE %in% is.na(y)) { stop( " Arguments x and y must not have missing values." ) } covariance <- var(x, y) if (verbose) cat( "Covariance = " , round(covariance, 4 ), ".\n" , sep = "" ) return (covariance) }

CalculateSampleCovariance <- function(x, y, verbose = TRUE) {      
              # Computes the sample covariance between two vectors.      
              #      
              # Args:      
              #   x: One of two vectors whose sample covariance is to be calculated.      
              #   y: The other vector. x and y must have the same length, greater than one,      
              #      with no missing values.      
              #   verbose: If TRUE, prints sample covariance;        if        not, not. Default is TRUE.      
              #      
              # Returns:      
              #   The sample covariance between x and y.      
              n <- length(x)      
              # Error handling      
              if        (n <=        1        || n != length(y)) {      
              stop(       "Arguments x and y have different lengths: "       ,      
              length(x),        " and "       , length(y),        "."       )      
              }      
              if        (TRUE %in% is.na(x) || TRUE %in% is.na(y)) {      
              stop(       " Arguments x and y must not have missing values."       )      
              }      
              covariance <- var(x, y)      
              if        (verbose)      
              cat(       "Covariance = "       , round(covariance,        4       ),        ".\n"       , sep =        ""       )      
              return       (covariance)      
       }

TODO书写风格

编码时通篇使用一种一致的风格来书写TODO.

TODO(用户名): 所要采取行动的明确描述

语言

Attach

使用attach造成错误的可能数不胜数. 避免使用它.

函数

错误(error)应当使用stop()抛出.

对象和方法

S 语言中有两套面向对象系统, S3和S4, 在R中这两套均可使用. S3方法的可交互性更强, 更加灵活, 反之, S4方法更加正式和严格. (对这两套系统的说明, 参见ThomasLumley的文章"Programmer'sNiche: ASimpleClass, inS3andS4", 发表于RNews4/1, 2004, 33-36 页: http://cran.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2004-1.pdf.

这里推荐使用S3对象和方法, 除非您有很强烈的理由去使用S4对象和方法. 使用S4对象的一个主要理由是在C++代码中直接使用对象. 使用一个S4泛型/方法的主要理由是对双参数的分发.

避免混用S3和S4: S4方法会忽略S3中的继承, 反之亦然.

例外: 除非有不去这样做的好理由, 否则应当遵循以上描述的编码惯例. 例外包括遗留代码的维护和对第三方代码的修改.

结语

遵守常识, 前后一致.

如果您在编辑现有代码, 花几分钟看看代码的上下文并弄清它的风格. 如果其他人在if语句周围使用了空格, 那您也应该这样做. 如果他们的注释是用星号组成的小盒子围起来的, 那您也要这样写。

遵循编码风格准则的意义在于, 人们相当于有了一个编程的通用词汇表, 于是人们可以专注于您在说什么, 而不是您是怎么说的. 我们在这里提供全局的编码风格规则以便人们了解这些词汇, 但局部风格也很重要. 如果您加入文件中的代码看起来和周围的已有代码截然不同, 那么代码阅读者的阅读节奏就会被破坏. 尽量避免这样做. OK, 关于如何写代码已经写得够多了; 代码本身要有趣的多. 编码愉快!

参考文献

http://www.maths.lth.se/help/R/RCC/ - R语言编码惯例

http://ess.r-project.org/ - 为emacs用户而生. 在您的emacs中运行R并且提供了一个emacsmode.

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