小技巧之函数包装

发表于2022-01-25更新于2022-10-21

这段时间在尝试进行R的函数化，但是其中遇到一个问题：

函数层太多，全是if，而且函数体就写在控制流里，非常的不美丽，如果是python，可以用import解决，非常方便地将main部分和功能函数分开，但是R里面，虽然能用source解决，但随着函数量的扩大，势必会重新回到这个问题：

如何针对某个参数，切换对应的功能函数？

听上去实际上挺像python的高阶函数的实现，传的是函数参数。

但现实是，在R里面，总不能每次都用source换吧。这要是万一需要source的文件没了，或者名字换了，整个控制流就直接挂了，因为source里有stop语句，一旦source失败则整个流程直接error终止。而且debug非常困难，R不像python，有些debug的信息简直让人抓狂，毕竟不是专门的程序语言，一旦其中某个函数有点问题导致error，结果却要对整个控制流+函数进行全面debug。明明你只是在对函数进行操作，但关系到了整个控制流，因此，将函数级别的操作与文件本身直接挂钩是一个很危险的行为。顺便，天知道source的文件里面有些啥?万一有恶意代码不是直接遭重?

例如之前的差异分析的脚本，里面有方法参数，这个参数有三个可选的数值：

deseq2，limma和edger

分别对应三个不同的差异分析方法，脚本之间互斥，没有任何数据传输，可以说理论上最好的控制应该是，在控制脚本中选择不同的method，然后分别调用不同的独立脚本，而不是在控制脚本中使用三次if，调用三个写在控制脚本里的函数。

这里在参考别的包的时候，发现了一个小东西：

switch：

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#switch 
evaluates EXPR and accordingly chooses one of the further arguments (in ...).
Usage
switch(EXPR, ...)
例子：
require(stats)
centre <- function(x, type) {
  switch(type,
         mean = mean(x),
         median = median(x),
         trimmed = mean(x, trim = .1))
}
x <- rcauchy(10)
centre(x, "mean")
centre(x, "median")
centre(x, "trimmed")

switch本质上就是根据输入的EXPR计算的值，返回后面…(其实就是个list)中对应的值，如果没有对应的则没有返回值。

因此，我们应当这样控制这个函数：

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main <- funxtion(...,method = methodlist,...){

rundeg <- switch(method,
deseq2 = deseq2function,
limma = limmafunction,
edger = edgerfunction)

}

由此就能将控制函数和功能函数几乎彻底分开，控制函数只用于控制数据流和传参，功能函数只用于进行数据处理和返回结果。
上面的switch部分看上去有点费解，好像跟一开始的switch说明完全不一样啊？其实是一致的，这里利用了list的存储特性和调用特性，R的list能存放几乎任何东西，以及list既可以用索引值调用，也可以用索引名调用。（听上去就像python的对象的概念）
上面的那一段其实等价于下面的过程：

  1. 创建匿名的list，list里有三个names，分别是deseq2,limma和edger,这三个names对应的值，就是各自的函数脚本，储存在一个匿名的list里.
  2. 输入了一个EXPR，直接就是一个值：比如deseq2，switch根据这个值进行list的调用，调用list(“deseq2”),也即对应的function并返回。

其实将method参数转换为数值也是可以的，比如1代表deseq2,2代表limma，因为本质上list[1]就等价于list[“deseq2”]，但是，全用数字，一个脚本还行，十个八个一百个？还得分开记什么是什么？也不user friendly，无法做到见文知意。

这样用switch有什么好处呢?

那就是，不创建中间函数，直接将函数作为了返回值返回到控制函数的env里面，而不返回到project的env里面。而且不需要在控制函数中加入功能函数的源代码，让控制流更清晰。（R的env层级自行学习，可以简单理解为一个个隔开的容器。）

说到底就是控制函数和功能函数的解耦。这算是一个比较优雅的方案了。