在不同的环境中调用 R 函数

Question

我觉得这样做应该相当简单，但我终生无法找到解决方案......我想在与它所在的环境不同的环境中评估 R 函数。

我想要什么：

# A simple function
f <- function() {
  x + 1
}

# Create an env and assign x <- 3
env <- new.env()
assign("x", 3, envir = env)

# Call f on env
call_on_env(f, env)
#> 4

我最接近“ call_on_env()”的是：

# Quote call and evaluate
quo <- quote(f())
eval(quo, envir = env)

不幸的是，上面的代码返回一个错误：Error in f() : object 'x' not found. 因此，然后...有没有办法让我评价f()的env？

编辑：我能发送f()到env，然后调用它，但这种叶子f()永久存在。对于上下文[见下文]，我想与一些预加载的包并行调用该函数。

上下文：我正在并行调用一个函数，parallel::clusterMap()并且我希望在我的全局环境中加载的包也加载到集群上。据我所知，parallel::clusterExport()只能导出一个变量列表，所以它对我不起作用......

Answer 1

搬进f​env

environment(f) <- env
f()
# [1] 4

注意：正如您在这里遇到的那样，跨不同环境评估对象是不可取的。最好将您计划相互交互的所有对象保留在同一环境中。

如果你不想改变 的环境f，你可以将以上所有内容放入一个新函数中。

fx <- function(f, env) {
    environment(f) <- env
    f()
}
fx(f, env)
# [1] 4