R 4.1.0 官方支持管道 |>，爷青结

倒不意外，油管哪个视频好像是什么会议上就有人说了马上管道就来了，还演示了示例代码但是确实没想到这么快。鼓掌。

我想问一下|>有快捷键吗？

试了一下 |>, 目前来说还是会使用 magrittr 包, 主要有三点:

1. 我经常使用 %<>%, 它可以让代码更简洁, 让写代码的过程更流畅. 比如 x$y$z %<>% c(a) 这样的代码, 要是不用 %<>%, 写出来会一长串, 尤其是变量名比较长的时候.

2. 如果值不是传给右边函数的第一个变量, |> 用起来会比较笨拙. 比如 x$y %>% {ifelse(is.null(.), ., 1)} 这样的代码, 要使用 |> 必须配合 lambda 函数的写法, 行文上就更不流畅.

3. 另外, R 4.1.0 提供了 => 所谓的 pipe bind operator 来解决值传递给非首位变量的问题, 但是这让 R 的 pipe 设计在整体上非常不统一, 非常不奥卡姆剃刀.

除非对速度有很高的要求, 不然代码流畅性和代码对人的可读性一定是我首先考虑的. 所以从以上几个角度来说, 我更倾向使用 magrittr.

x <- c(1:10, NA)

a_fun <- function(x) {
  . <- x
  . <- ifelse(is.na(.), 0, .)
  . <- (. + 1) * 3
  . <- sort(.)
  head(., 5)
}

b_fun <- function(x) {
  x |>
    {\(.) ifelse(is.na(.), 0, .)}() |>
    {\(.) (. + 1) * 3}() |>
    sort() |> 
    head(5)
}

a_fun(x)
#> [1]  3  6  9 12 15
b_fun(x)
#> [1]  3  6  9 12 15

dput(a_fun)
#> function (x) 
#> {
#>     . <- x
#>     . <- ifelse(is.na(.), 0, .)
#>     . <- (. + 1) * 3
#>     . <- sort(.)
#>     head(., 5)
#> }
dput(b_fun)
#> function (x) 
#> {
#>     head(sort({
#>         function(.) (. + 1) * 3
#>     }({
#>         function(.) ifelse(is.na(.), 0, .)
#>     }(x))), 5)
#> }

^{Created on 2021-05-24 by the reprex package (v2.0.0)}

想了好久，感觉我还是更喜欢传统的写法。也可以在Rstudio设置 ". <- " 快捷键。写出来的代码也可以很简练。如函数a_fun。这本身就符合奥卡姆剃刀原则。这是其一。
其二, 使用管道符号以后，写出来函数的格式不稳定。比如，dput(b_fun) 以后和原来的代码完全不一样。虽然这对大部分用户来说并不是什么问题，但我本人不太喜欢。

个人观点。

我自己刚开始接触管道的时候, 有过什么都想上管道的倾向 ... 现在处于一种混杂的状态. 至于什么时候用什么时候不用, 我的标准是认知上的流畅和简洁. 但这个 "简洁" 并不是完全说输入的代码越少越好. 我下面举一些例子:

my_data[, c("var_1", "var_2", "var_3")] %>% my_fun()

上面这个例子我觉得就是一个简单的, 但是显示管道优点的例子. 因为它的形式是贴合你的思维过程的. 如果你用传统的方式来写, 就会有点拗口:

my_fun(my_data[, c("var_1", "var_2", "var_3")])

因为 my_fun() 这个操作是后发生的.

如果用中间的变量, 我个人会觉得有点笨拙:

new_data <- my_data[, c("var_1", "var_2", "var_3")]
my_fun(new_data)

这么写对我个人来说还有三个不爽的点:

1. new_data 这个变量是不重复使用的, 有点废话.
2. new_data 会阻断思维过程, 本来一句话能说清楚的, 变得冗长了. 我下次看的时候, 加工时间会更长.
3. 如果你采用中间变量是为了更清晰, 更显性, 那么这背后需要你花心思去取直观简洁的变量名, 这个过程对我来说很痛苦.

但就算我支持管道, 我也不会刻意这样写:

c("var_1", "var_2", "var_3") %>%
  {my_data[, .]} %>%
  my_fun()

因为我思考的时候, my_data[, c("var_1", "var_2", "var_3")] 是整体出现的. 字面上的, 刻意的简洁反而是损害思维上的简洁的. 除非 c("var_1", "var_2", "var_3")] 是我之前处理的结果.

这些例子看起来很无足轻重, 但是是我实际开发时的体验的缩影.

开辟第三战场

# Example - 1
1:10 ->.; head(.) # 如果换行分号就可去掉了。

# Example - 2
1:10 ->.
  head(.)

# Example - 3
library(dplyr)
mtcars ->.
  group_by(., cyl) ->.
  summarise(., mpg_avg = mean(mpg)) -> df

chuxinyuan
可以设置个 " ->.; "的快捷键。 想换行就换行，不想换行就接着写。哈哈~~

10:1 |> sort() |> head(5) ->.; ifelse(. < 5, 0, .) ->.; plot(.)

这样是不是有点梦幻了。

等同于这样：

    . <- head(sort(10:1), 5)
    . <- ifelse(. < 5, 0, .)
    plot(.)

barnett874

设置了还是... @@“

x 3.3 GiB [master*]> devtools::session_info()$platform |> 
     unlist() |> 
     data.frame(Category = names(.), session_info = .)
Error in data.frame(unlist(devtools::session_info()$platform), Category = names(.),  : 
  arguments imply differing number of rows: 9, 0

x 3.3 GiB [master*]> devtools::session_info()$platform %>% 
     unlist() %>% 
     data.frame(Category = names(.), session_info = .)
         Category                 session_info
version   version R version 4.1.0 (2021-05-18)
os             os           Ubuntu 20.04.2 LTS
system     system            x86_64, linux-gnu
ui             ui                      RStudio
language language                           en
collate   collate                  en_US.UTF-8
ctype       ctype                  en_US.UTF-8
tz             tz                   Asia/Tokyo
date         date                   2021-05-30