正如@hrbrmstr所指出的,您可以使用该externalptr类型来保持这些对象"活着",这在写入R扩展的这一部分中有所涉及,尽管我没有看到任何理由您需要存储任何内容void*.如果使用一点C++没有任何问题,Rcpp类XPtr可以消除管理EXTPTRSXPs所涉及的大量样板.例如,假设以下简化示例代表您的第三方库的API:
#include <Rcpp.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct {
unsigned int count;
double total;
} CStruct;
CStruct* init_CStruct() {
return (CStruct*)::malloc(sizeof(CStruct));
}
void free_CStruct(CStruct* ptr) {
::free(ptr);
::printf("free_CStruct called.\n");
}
typedef Rcpp::XPtr<CStruct, Rcpp::PreserveStorage, free_CStruct> xptr_t;
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使用通过new它创建的指针通常就足够了Rcpp::XPtr<SomeClass>,因为默认的终结器只是调用delete保持的对象.但是,由于您正在处理C API,我们必须提供(默认)模板参数Rcpp::PreserveStorage,更重要的是,提供适当的终结器(free_CStruct在此示例中),以便XPtr不会调用delete通过malloc等分配的内存,当相应的R对象被垃圾收集.
继续该示例,假设您编写以下函数来与您进行交互CStruct:
// [[Rcpp::export]]
xptr_t MakeCStruct() {
CStruct* ptr = init_CStruct();
ptr->count = 0;
ptr->total = 0;
return xptr_t(ptr, true);
}
// [[Rcpp::export]]
void UpdateCStruct(xptr_t ptr, SEXP x) {
if (TYPEOF(x) == REALSXP) {
R_xlen_t i = 0, sz = XLENGTH(x);
for ( ; i < sz; i++) {
if (!ISNA(REAL(x)[i])) {
ptr->count++;
ptr->total += REAL(x)[i];
}
}
return;
}
if (TYPEOF(x) == INTSXP) {
R_xlen_t i = 0, sz = XLENGTH(x);
for ( ; i < sz; i++) {
if (!ISNA(INTEGER(x)[i])) {
ptr->count++;
ptr->total += INTEGER(x)[i];
}
}
return;
}
Rf_warning("Invalid SEXPTYPE.\n");
}
// [[Rcpp::export]]
void SummarizeCStruct(xptr_t ptr) {
::printf(
"count: %d\ntotal: %f\naverage: %f\n",
ptr->count, ptr->total,
ptr->count > 0 ? ptr->total / ptr->count : 0
);
}
// [[Rcpp::export]]
int GetCStructCount(xptr_t ptr) {
return ptr->count;
}
// [[Rcpp::export]]
double GetCStructTotal(xptr_t ptr) {
return ptr->total;
}
// [[Rcpp::export]]
void ResetCStruct(xptr_t ptr) {
ptr->count = 0;
ptr->total = 0.0;
}
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此时,您已经做了足够的事情CStructs从R 开始处理:
ptr <- MakeCStruct()将初始化a CStruct并将其存储为externalptrR中UpdateCStruct(ptr, x)将修改存储在的数据CStruct,SummarizeCStruct(ptr)将打印摘要等.rm(ptr); gc()将删除ptr对象并强制垃圾收集器运行,从而调用free_CStruct(ptr)和销毁C端的对象您提到了S4类的使用,这是在一个地方包含所有这些功能的一种选择.这是一种可能性:
setClass(
"CStruct",
slots = c(
ptr = "externalptr",
update = "function",
summarize = "function",
get_count = "function",
get_total = "function",
reset = "function"
)
)
setMethod(
"initialize",
"CStruct",
function(.Object) {
.Object@ptr <- MakeCStruct()
.Object@update <- function(x) {
UpdateCStruct(.Object@ptr, x)
}
.Object@summarize <- function() {
SummarizeCStruct(.Object@ptr)
}
.Object@get_count <- function() {
GetCStructCount(.Object@ptr)
}
.Object@get_total <- function() {
GetCStructTotal(.Object@ptr)
}
.Object@reset <- function() {
ResetCStruct(.Object@ptr)
}
.Object
}
)
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然后,我们可以CStruct像这样使用s:
ptr <- new("CStruct")
ptr@summarize()
# count: 0
# total: 0.000000
# average: 0.000000
set.seed(123)
ptr@update(rnorm(100))
ptr@summarize()
# count: 100
# total: 9.040591
# average: 0.090406
ptr@update(rnorm(100))
ptr@summarize()
# count: 200
# total: -1.714089
# average: -0.008570
ptr@reset()
ptr@summarize()
# count: 0
# total: 0.000000
# average: 0.000000
rm(ptr); gc()
# free_CStruct called.
# used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
# Ncells 484713 25.9 940480 50.3 601634 32.2
# Vcells 934299 7.2 1650153 12.6 1308457 10.0
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当然,另一个选择是使用Rcpp模块,它或多或少地处理R侧的类定义样板(但是使用引用类而不是S4类).