一、基于S3的面向对象编程

基于S3的面向对象编程是一种基于泛型函数(generic function)的实现方式。

1.S3函数的创建

S3对象组成:generic(generic FUN)+method(generic.class FUN)

泛型函数(generic)创建示例:

get_n_elements <- function(x,...)
{
UseMethod("get_n_elements")
}

通常用UseMethod()函数定义一个泛型函数的名称,通过传入参数的class属性,来确定对应的方法调用。

method(generic.class)函数,创建示例:

# Create a data.frame method for get_n_elements
get_n_elements.data.frame <- function(x, ...) 
{
nrow(x) * ncol(x) # or prod(dim(x))
}

# Create a default method for get_n_elements
#在使用UseMethod调用时,先在methods中寻找对应class,如果都没有找到,则会调用#default方法。
get_n_elements.default <- function(x,...)
{
length(unlist(x))
}

methods() 用于查找S3泛型函数中所有可用的methods。

调用pryr包中的is_s3_method() 可以验证函数是否S3方法。

 

2、S3对象的传入参数有多个class属性的处理方法

当变量x具有多个class属性,应按具体到通用的顺序来排列变量对应的class。

使用NextMethod()来调用methods

an_s3_method.some_class <- function(x, ...)
{
# Act on some_class, then
NextMethod("an_s3_method")
}

具体示例如下:

# Assign classes
class(kitty) <- c("cat","mammal","character")

what_am_i <- function(x,...)
{
   UseMethod("what_am_i")
}

# cat method
what_am_i.cat <- function(x)
{
  message("I'm a cat")
  NextMethod("what_am_i")
}

# mammal method
what_am_i.mammal <- function(x, ...)
{
  message("I'm a mammal")
  NextMethod("what_am_i")
}

# character method
what_am_i.character <- function(x, ...)
{
  message("I'm a character vector")
}

 

 

 

二、基于R6的面向对象编程

1、R6对象的创建

首先使用 R6Class() 创建一个class generator(也可叫factory)。

第一个参数是创建的对象的类的名字。
参数private为一个list,为对象保存数据域(data field),包含每个元素的名字。
参数pubilc为一个list,为对象保存面向用户的函数或功能。

library(R6)
thing_factory <- R6Class(
  "Thing",
  private = list(
    a_field = "a value",
    another_field = 123
  ),
  public = list(
    do_something = function(x, y, z) {
      # Do something here
    }
  )
)

创建factory后,再调用new()来生成一个R6对象。new()无需定义,所有的factory都默认具有该方法。

a_thing <- thing_factory$new()

initialize()是一种特殊的公有方法(public method),,用来设置私域(private field)值。

new()中的参数被传给initialize()。

# Add an initialize method
microwave_oven_factory <- R6Class(
"MicrowaveOven",
private = list(
power_rating_watts = 800,
door_is_open = FALSE
),
public = list(
cook = function(time_seconds) {
Sys.sleep(time_seconds)
print("Your food is cooked!")
},
open_door = function() {
private$door_is_open = TRUE
},
close_door = function() {
private$door_is_open = FALSE
},
# Add initialize() method here
initialize = function(power_rating_watts,door_is_open){
if(!missing(power_rating_watts)){
private$power_rating_watts<-power_rating_watts
}
if(!missing(door_is_open)){
private$door_is_open<-door_is_open
}
}
)
)

# Make a microwave
a_microwave_oven <- microwave_oven_factory$new(
power_rating_watts = 650,
door_is_open = TRUE
)

  

2.访问和设置私有域

private组件中的数据对用户隐藏,这是封装的原理。使用private$前缀可以访问私域(private field)。

存在active组件中的active binding(行为像变量的函数),可以获取和设置私有数据域。

Active bindings是R6中一种特殊的函数调用方式,把对函数的访问表现为对属性的访问,属于公有组件。

thing_factory <- R6Class(
  "Thing",
  private = list(
    ..a_field = "a value"
  ),
  active = list(
    a_field = function(value) {
      if(missing(value)) {
        private$..a_field
      } else {
        assert_is_a_string(value) # or another assertion
        private$..a_field <- value
      }
    }
  )
)

 将active binding作为数据变量而不是函数进行调用。

 a_thing <- thing_factory$new()

a_thing$a_field # not a_thing$a_field()

 

3、R6的继承 

(1)子类的创建

继承将一个类(class)的功能复制到另一个。可在R6Class()中用inherit参数来创建子类。

child_class_factory <- R6Class(
"ChildClass",
inherit = parent_class_factory
)

子类可以添加公有方法来扩展父类的功能,并在公有方法中使用前缀self$调用其他公有方法。

子类也可定义与父类相同的方法名称来重写该方法,用于扩展父类的功能,子类使用前缀super$访问父类的公有方法。

(2)跨级访问

R6类默认只能使用直接父类的功能。为了跨级访问,中间类(intermediate classes)首先需要定义一个active binding来显示父类,形式如下:

active = list(super_ = function() super)

然后可以跨级使用方法parent_method <- super$method()grand_parent_method <- super$super_$method(great_grand_parent_method <- super$super_$super_$method()

(3)共享域

大部分类型的R变量是通过值复制,意思是当复制一个变量时 ,新的变量具有自己的复制值,改变其中一个变量不会影响另外一个。
环境变量(Environments)比较特殊,通过地址传送来复制(by reference),因此所有的复制品都是等同的,改变其中一个就会改变其他变量。R6类可利用环境的地址传送(by reference)复制行为在对象之间共享区域,定义一个名为shared的私域,方式如下:
创建一个新的环境,指定该环境的任意共享域,可通过active bindings访问。
工作方式与其他active bindings相同,但需使用private$shared$前缀来找回(retrieve)这些区域
R6Class(
"Thing",
private = list(
shared = {
e <- new.env()
e$a_shared_field <- 123
e
}
),
active = list(
a_shared_field = function(value) {
if(missing(value)) {
private$shared$a_shared_field
} else {
private$shared$a_shared_field <- value
}
}
)
)

 

(4)R6对象的复制 

R6对象使用与环境变量相同的地址传送复制方式,如果使用<- 符号复制R6对象,原对象的变化会影响复制品。
a_reference_copy <- an_r6_object
R6 对象有一个自动生成的clone() 方法,用于值复制,使用clone()复制的对象的变化不影响其他对象。
a_value <- an_r6_object$clone()

当R6对象的一个或多个域包含另一个R6对象时,默认clone() 通过地址传送复制该R6域。

如果值复制这些R6域,clone() 方法必须使用参数:deep = TRUE。
a_deep_copy <- an_r6_object$clone(deep = TRUE)

(5)R6对象的消除

当消除对象时,定义公有finalize()方法运行自定义代码。该方法一般用于关闭与数据库或文件的连接,或者消除例如改变全局选项(option)或者图形参数的副作用。

thing_factory <- R6Class(
"Thing",
public = list(
initialize = function(x, y, z) {
# do something
},
finalize = function() {
# undo something
# Print a message
"Disconnecting from the cooking times database."
# Disconnect from the database
dbDisconnect(private$conn)
}
)
)

当R的自动垃圾回收器(automated garbage collector)从存储中清除对象时调用finalize() 方法,可使用gc()强制垃圾回收。