如何创造一些奇异的类型？
我对 感兴趣?typeof，它提到了可以返回的值。有没有办法打电话typeof(something)并获得以下其中一项？
“承诺”、“字符”、“...”、“任何”、“字节码”
我发现我可以获得两种更奇特的类型，帮助认为typeof“不太可能在用户级别看到”，如下所示：
typeof(new("externalptr"))
# [1] "externalptr"
typeof(rlang::new_weakref(new("externalptr")))
# [1] "weakref"
但有办法得到其他人吗？
All*_*ron 38
在我们尝试从 中获取具体响应之前typeof，让我们先澄清一下该函数的实际用途。这需要回顾一下什么是类型R 中的
类型
\n每个 R 对象都由底层 C 代码中称为 an 的结构表示SEXP，其中包含指向实际数据的指针。由于可以指向不同类型的数据结构，因此每种数据结构都有一个名为 的字段，该字段告诉 R所指向的结构类型。它存储为整数。SEXPSEXPSEXPTYPESEXPSEXPTYPE
当我们调用R 时，会在类型表中查找typeof对象的整数值，最终将字符串返回到控制台，以给出对象的人类可读的描述。因此，类型表包含的所有可能输出。SEXTYPESEXPTYPEtypeof
从这个意义上说， R 中对象的类型是对它是什么类型的对象的最低级别的描述。
\n类型表中条目的值SEXPTYPE如下：
| 价值 | 性别类型 | 描述 | typeof输出 |
|---|---|---|---|
| 0 | NILSXP | 无效的 | “无效的” |
| 1 | SYMSXP | 符号 | “象征” |
| 2 | 列表XP | 配对表 | “配对列表” |
| 3 | 闭环XP | 关闭 | “关闭” |
| 4 | 环境变量XP | 环境 | “环境” |
| 5 | PROMSXP | 承诺 | “承诺” |
| 6 | 朗斯XP | 语言对象 | “语言” |
| 7 | 特别SXP | 特殊功能 | “特别的” |
| 8 | 内置XP | 内置函数 | “内置” |
| 9 | CHARSXP | 内部字符串 | “字符” |
| 10 | LGLSXP | 逻辑向量 | “逻辑” |
| 13 | INTSXP | 整数向量 | “整数” |
| 14 | RELSXP | 数值向量 | “双倍的” |
| 15 | CPLXXXP | 复杂向量 | “复杂的” |
| 16 | STRSXP | 字符向量 | “特点” |
| 17 号 | DOTSXP | 点-点-点对象 | “……” |
| 18 | 任何SXP | 使 \xe2\x80\x9cany\xe2\x80\x9d 参数工作 | “任何” |
| 19 | VECSXP | 列表（通用向量） | “列表” |
| 20 | EXPRSXP | 表达载体 | “表达” |
| 21 | BCODEXXP | 字节码 | “字节码” |
| 22 | EXPTRSXP | 外部指针 | “外部指针” |
| 23 | 弱引用XP | 弱引用 | “弱引用” |
| 24 | RAWSXP | 原始向量 | “生的” |
| 25 | S4SXP | S4 类不是简单类型 | “S4” |
可以在控制台中获取每种类型的对象，但据我所知，其中四种无法单独在基础 R 中获取。它们是“promise”、“char”、“any”和“weakref”。对于这些，我们需要使用额外的编译代码 - 要么是我们自己的小片段Rcpp，要么是 中已经可用的函数rlang。
让我们在控制台中获取每个有效类型的示例。
\n0：NILSXP
\n这只是NULL
n <- NULL\ntypeof(n)\n#> [1] "NULL"\n\n
1：SYMSXP
\n这是一个未评价的symbol。我们可以通过多种方式在基数 R 中获得符号，包括quote、substitute和bquotestr2lang
s <- quote(x)\ntypeof(s)\n#> [1] "symbol"\n\n
2：列表XP
\n尽管有这个名称，但这并不用于对象list，而是用于点对列表，如formalsof 函数中使用的那样。从功能上讲，它们与标准列表类似，但在底层 C 代码中实现方式不同，并且确实有一些重要的区别
p <- pairlist(a = 1)\ntypeof(p)\n#> [1] "pairlist"\n\n
3：关闭XP
\n它用于存储闭包，即用 R 代码编写的函数，而不是内部 C 函数。
\nf <- function() {}\ntypeof(f)\n#> [1] "closure"\n\n
4：环境XP
\n用于存储环境
\ne <- new.env()\ntypeof(e)\n#> [1] "environment"\n\n
5：PROMSXP
\n在 R 中，promise由两个对象组成：一块未评估的代码，加上一个指向应在其中评估该代码的环境的指针。这与quosuretidyverse 生态系统中的 a 非常相似，除了可以很容易地分配和传递 quosure，延迟评估直到需要时为止。承诺更加转瞬即逝；一旦您将其分配给一个符号，它就会立即进行评估，因此要在野外查看一个符号，您需要将其包含在列表中。
我找不到一种仅使用基础 R 创建一个的方法，但我们可以使用rlang::node_cara获得承诺DOTSXP。
p <- list(rlang::node_car((function(...) get("..."))(a = 1)))\n\np\n#> [[1]]\n#> <promise: 0x0000021e05c3f870>\n\ntypeof(p[[1]])\n#> [1] "promise"\n\n
6：LANGSXP
\n这只是一段未评估的代码（尽管在存储之前已将其解析为语法正确）。同样，这可以通过quote或创建substitute，但公式也存储为语言对象：
l <- hello ~ world\ntypeof(l)\n#> [1] "language"\n\n
7：特殊XP
\n这仅用于将未计算的参数传递给内部 R 机制的原始函数：
\ni <- `if`\ntypeof(i)\n#> [1] "special"\n\n
8：内置XP
\n同样，这仅用于存储内置函数，但它们与“特殊”函数不同，因为它们的参数在传递给内部代码之前在 R 中进行计算。
\nb <- `+`\ntypeof(b)\n#> [1] "builtin"\n\n
9: 字符XP
\n它们不用于存储 R\ 熟悉的字符向量，而是 R 内部用于存储原子字符串的字符类型。这允许缓存可重用的字符串，并允许字符向量（类型STRSXP）更加高效。请注意，R 不喜欢处理CHARSXP其内部函数之外的内容。当你在控制台中有一个时，它会发出警告，告诉你这种类型的对象不能有属性。
与直觉相反，这是最难制作的之一。也许最简单的方法是创建一个RAWSXP然后更改编译代码中的基础类型。
Rcpp::cppFunction("SEXP mkchar(SEXP s) {SET_TYPEOF(s, 9); return s;}")\n\nget_char <- function(){\n mkchar(as.raw(c(0x48, 0x65, 0x6c, 0x6c, 0x6f, 0x20, 0x57, 0x6f, 0x72, \n 0x6c, 0x64, 0x21, 0x00)))\n}\n\nchr <- get_char()\n\nchr\n#> <CHARSXP: "Hello World!">\n\ntypeof(chr)\n#> [1] "char"\n\n
10：LGLSXP
\n这些是R中常用的逻辑向量。
\nl <- TRUE\ntypeof(l)\n#> [1] "logical"\n\n
如果您想知道 SEXPTYPE 11 和 12，它们以前在几十年前用于因子和有序因子，但甚至不再定义，因此我们没有可以从中提取与typeof这些相对应的隐藏遗留类型隐藏遗留类型。
\n
13：INTSXP
\nR对整数和双精度浮点数使用不同的类型，但只要有一点点的刺激就会从整数转换为双精度数。整数和双精度数之间的差异在某种程度上从最终用户那里抽象出来，因为INTSXP和REALSXP被集中在一起作为众数 "numeric"
I <- 1L\ntypeof(I)\n#> [1] "integer"\n\n
14：REALSXP
\n这些是熟悉的数值向量
\nr <- 1.1\ntypeof(r)\n#> [1] "double"\n\n
15：CPLXSXP
\n复数有自己的存储类型并且很容易创建。我不确定为什么他们需要自己的存储类型，因为它们似乎可以在 S3 中轻松实现。据推测，这部分是历史原因，部分是由于与各种数学库接口的效率。
\nC <- 1 + 1i\ntypeof(C)\n#> [1] "complex"\n\n
16：STRSXP
\n这是熟悉的字符向量。
\ns <- "Hello world"\ntypeof(s)\n#> [1] "character"\n\n
17：DOTSXP
\n某些函数形式中允许传递额外的任意参数的点被实现为承诺对列表。它有自己的存储模式，称为 DOTSXP
\n也许令人惊讶的是，这实际上可以在没有任何编译代码的情况下获得：
\nd <- (function(...) get("..."))(a = 1)\n\nd\n#> <...>\n\ntypeof(d)\n#> [1] "..."\n\n
18：任何SXP
\n这并不是一个真正定义明确的存储模式。据我所知，它在内部用作替代品，主要用于 S4 对象的实现。如果您尝试显示“any”类型的对象，控制台将给出错误，但它可以被存储并且其类型可以正确报告。我看不到一种方法来获取它，而无需通过编译代码强制现有对象：
\nRcpp::cppFunction("SEXP get_any(SEXP s) {SET_TYPEOF(s, 18); return s;}")\n\na <- get_any(1:5)\n\na\n#> Error: unimplemented type \'any\' in \'PrintValueRec\'\n\ntypeof(a)\n#> [1] "any"\n\n
19：VECSXP
\n这就是大家熟悉的万能Rlist
l <- list()\ntypeof(l)\n#> [1] "list"\n\n
20：EXPRSXP
\n用于未计算的表达式（列表）
\ne <- expression(hello * world)\ntypeof(e)\n#> [1] "expression"\n\n
21：BCODEXXP
\n用于编译函数的字节代码。
\nb <- .Internal(bodyCode(mean))\ntypeof(b)\n#> [1] "bytecode"\n\n
22：EXTPTRSXP
\n这已经在问题中提到过，在这里是为了完整性
\ne <- new("externalptr")\ntypeof(e)\n# [1] "externalptr"\n\n
23：弱引用XP
\n这已经在问题中提到过，在这里是为了完整性
\nw <- rlang::new_weakref(.GlobalEnv)\ntypeof(w)\n#> [1] "weakref"\n\n
24：RAWXP
\n这只是一个无符号 8 位整数数组
\nr <- as.raw(1L)\ntypeof(r)\n#> [1] "raw"\n\n
25：S4SXP
\n这用于在本机面向对象的 S4 系统中创建的对象
\nsetClass("R_obj", slots = c(a = "character", b = "numeric"))\ns <- new("R_obj", a = "Hello world", b = 1)\ntypeof(s)\n#> [1] "S4"\n\n
除了这 24 种类型之外，还定义了另外 3 种 SEXPTYPE，它们在类型查找表中没有名称，因此无法从typeof. 它们是 30 (NEWSXP)、31 (FREESXP) 和 99 (FUNSXP)。前两个在内部用于内存管理/垃圾收集，并且应该只存在微秒，第三个用作占位符 SEXPTYPE，用于在搜索模式函数的对象时将闭包/内置函数/特殊函数集中在一起。据我所知，没有任何 SEXP 实际上具有这种 SEXTYPE。
我很想知道是否有人有办法在不使用 rlang / Rcpp 的情况下创建 PROMSXP 或 WEAKREFSXP。如果能听到有关在不使用编译代码的情况下创建 CHARSXP 或 ANYSXP 的任何方法（尽管这些在控制台中使用时似乎有点不稳定，但它们是生成的），那也是件好事。
\n\n
最后一点，在讨论类型时会出现密切相关的模式、存储模式和类概念。mode和storage.mode本质上都是类型的别名，如下所述：
\n存储方式
\n调用storage.mode(x)只是调用typeof(x)并返回它，除非typeof(x)是“closure”、“builtin”或“special”，然后storage.mode返回“function”。因此，它只是类型的轻微抽象/简化。
模式
\n该调用mode(x)还将闭包/特殊/内置函数调用typeof(x)并简化为单一模式“函数”。此外，它对于整数和实数类型都返回“numeric”。它将“符号”更改为“名称”，并将“语言”更改为“调用”或“(”，具体取决于语言对象是否以括号开头。
此图给出了类型、存储模式和模式之间的完整映射:\n
班级
\n你可以每天使用 R，而不需要了解任何有关类型、模式和存储模式的信息，但是一个称职的 R 用户需要了解类的概念。它是一个对象的类，它确定在调用泛型函数时分派哪些方法，因此它是控制对象行为的类。
\n您可以通过设置对象的类属性来设置对象的类：
\nx <- 1\nclass(x) <- "foo"\nclass(x)\n#> [1] "foo"\n然而， R 中的每个对象都有一个类，即使是没有类属性的对象：
\nx <- 1:5\nclass(x)\n#> [1] integer\n这是因为 R 通过 C 函数do_data_class确定对象的类。如果有一个“class”属性集，那么那就是类。如果没有设置“类”属性，则首先 R 将检查维度属性。如果存在非零维度属性，则该类将是一个“数组”（尽管如果它恰好具有二维，则它将具有 class c("matrix", "array")）。如果没有类或维度属性，则检索对象的类型。根据类型，R 将返回：
- \n
"function"用于内置或特殊的封闭件 \n"numeric"为REALSXP（尽管令人惊讶地不是为INTSXP） \n"name"对于符号 \n- 对于语言对象，如果第一个符号是
if、while、for、=、<-或(，{则将返回该符号。否则"call"返回。这是一个相当神秘的系统，它似乎是处理语言语法不同元素的一种方式。 \n - 在所有其他情况下，该类将是
typeof对象。 \n
\n
总之，类型是存储在内存中的对象的实际类型，而模式是实际类型的部分抽象，它为我们提供了我们通常认为是 R 中“基本类型”的熟悉名称。存储模式是用途有限的类型。类是 R 中最熟悉、最有用的数据类型抽象，如果一个对象没有指定的类，R 将为它分配一个隐式类根据上述规则
\n- 哇，艾伦的回答又快又惊人。不幸的是，我自己没有能力接受它，但似乎@jakub 很活跃，所以希望他能看到这一点。一些简化，对于语言，您可能只需执行`quote(hello * world)`，对于点，不需要嵌套函数调用，我们可以这样做：`(function(...) get("...") )(a = 1)` (4认同)
- @moodymudskipper 谢谢。这是你发现的一个有趣的问题，我并不担心答案被接受——这只是一个发布答案的好机会，它可以揭开 R 的一些内部工作原理。我想知道如何构建答案，我想最好涵盖所有类型，无论是否具有异国情调，因为非异国情调的类型很容易。我使用了“str2lang”来实现多样性，但会改进dotxp代码：你是点的大师！ (3认同)
- 谢谢你们回到这个话题，伙计们！ (2认同)
- 我不介意，我想我会在上面说，对象的隐式类通常与类型相同，并且异常在相关类型描述中描述，隐式类的定义以及“foo”示例、“do_data_class”等可能超出范围。图表上可能还有用于隐式类的第四列的空间。矩阵/数组的情况使事情变得有点复杂...... (2认同)
Promise 最常在调用函数时创建：您指定的参数成为 Promise。然而，很难（不可能？）返回typeof“promise”，因为 R 代码会导致promise 被求值，并且它会变成不同的类型。您可以将其视为 C 代码中的承诺，但在 R 中则不然。
“char”是字符向量中单个条目的类型。你永远无法在 R 代码中看到这一点。
“...”是参数中传递的函数的参数列表...。这有点像一个承诺；当你看着它时，你通常会强迫它变成别的东西。然而，@moodymudskipper 指出environment()$...返回实际...对象。
“any”在 S4 系统中以某种方式使用；我不知道你是否可以创建一个赤裸裸的例子。
“字节码”是函数的编译版本。一旦函数被编译（包中的大多数函数都将被编译），您可以使用获取其字节码.Internal(bodyCode(fn))，例如
x <- .Internal(bodyCode(mean))
typeof(x)
#> [1] "bytecode"
compiler::disassemble(x)
#> list(.Code, list(11L, CALLSPECIAL.OP, 0L, RETURN.OP), list(UseMethod("mean"),
#> structure(c(NA, 0L, 0L, 0L), class = "expressionsIndex")))