• 来自 Google 的 R 语言编码风格指南


    本文转自Xiao Nan的博客

    R语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读、分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 
    • 概要: R编码风格约定
    • 概要: R语言使用规则
      1. attach: 避免使用
      2. 函数: 错误 (error) 应当使用 stop() 抛出
      3. 对象和方法: 尽可能避免使用 S4 对象和方法; 永远不要混用 S3 和 S4
    • 表示和命名
    • 文件命名
        文件名应以 
    .R
         (大写) 结尾, 文件名本身要有意义.
        正例: 
    predict_ad_revenue.R
        反例: 
    foo.R
    • 标识符命名
        在标识符中不要使用下划线 ( 
    _
         ) 或连字符 ( 
    -
         ). 标识符应根据如下惯例命名. 变量名应使用点 (
    .
        ) 分隔所有的小写字母或单词; 函数名首字母大写, 不用点分隔 (所含单词首字母大写); 常数命名规则同函数, 但需使用一个 
    k
         开头.
      • variable.name  正例: avg.clicks 反例: avg_Clicks avgClicks
      • FunctionName  正例: CalculateAvgClicks 反例: calculate_avg_clicks calculateAvgClicks 函数命名应为动词或动词性短语. 例外: 当创建一个含类 (class) 属性的对象时, 函数名 (也是constructor) 和类名 (class) 应当匹配 (例如, lm).
      • kConstantName
    • 语法
    • 单行长度
        最大单行长度为 80 个字符.
    • 缩进
        使用两个空格来缩进代码. 永远不要使用制表符或混合使用二者.
    例外: 当括号内发生折行时, 所折行与括号内的第一个字符对齐.
    • 空白
        在所有二元操作符 (
    =
    +
    -
    <-
        , 等等) 的两侧加上空格.
    例外: 在函数调用中传递参数时 = 两边的空格可加可不加.
        不可在逗号前加空格, 逗号后总须加空格.
        正例:
    tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"]) total <- sum(x[, 1]) total <- sum(x[1, ])
        反例:
    tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt<0, "campaignid"])  # Needs spaces around '<'
    tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0,"campaignid"])  # Needs a space after the comma
    tabPrior<- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"])  # Needs a space before <-
    tabPrior<-table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"])  # Needs spaces around <-
    total <- sum(x[,1])  # Needs a space after the comma
    total <- sum(x[ ,1])  # Needs a space after the comma, not before
        在前括号前加一个空格, 函数调用时除外.
        正例:
    if (debug)
        反例:
    if(debug)
        多加空格 (即, 在行内使用多于一个空格) 也是可以的, 如果这样做能够改善等号或箭头 (
    <-
        ) 的对齐效果.
    plot(x = xCoord, y = dataMat[, makeColName(metric, ptiles[1], "roiOpt")], ylim = ylim, xlab = "dates", ylab = metric, main = (paste(metric, " for 3 samples ", sep=""))) 
        不要向圆括号或方括号中的代码两侧加入空格.
    例外: 逗号后总须加空格.
        正例:
    if (debug) x[1, ]
        反例:
    if ( debug )  # debug 的两边不要加空格
    x[1,]  # 需要在逗号后加一个空格 
    • 花括号
        前括号永远不应该独占一行; 后括号应当总是独占一行. 您可以在代码块只含单个语句时省略花括号; 但在处理这类单个语句时, 您必须 
    前后一致地
         要么全部使用花括号, 或者全部不用花括号.
    if (is.null(ylim)) {
      ylim <- c(0, 0.06)
    }
        或 (不可混用)
    if (is.null(ylim))
      ylim <- c(0, 0.06)
        总在新起的一行开始书写代码块的主体.
        反例:
    if (is.null(ylim)) ylim <- c(0, 0.06) if (is.null(ylim)) {ylim <- c(0, 0.06)}
    • 赋值
        使用 
    <-
         进行赋值, 不用 
    =
         赋值.
        正例:
    x <- 5
        反例:
    x = 5
    • 分号
      不要以分号结束一行, 也不要利用分号在同一行放多于一个命令. (分号是毫无必要的, 并且为了与其他Google编码风格指南保持一致, 此处同样略去.)
    • 代码组织
    • 总体布局和顺序
        如果所有人都以相同顺序安排代码内容, 我们就可以更加轻松快速地阅读并理解他人的脚本了.
        1. 版权声明注释
        2. 作者信息注释
        3. 文件描述注释, 包括程序的用途, 输入和输出
        4. source() 和 library() 语句
        5. 函数定义
        6. 要执行的语句, 如果有的话 (例如, printplot)
        单元测试应在另一个名为 
    原始的文件名_unittest.R
         的独立文件中进行.
    • 注释准则
        注释您的代码. 整行注释应以 # 后接一个空格开始.
        行内短注释应在代码后接两个空格, 
    #
        , 再接一个空格.
    # Create histogram of frequency of campaigns by pct budget spent. hist(df$pctSpent, breaks = "scott", # method for choosing number of buckets main = "Histogram: fraction budget spent by campaignid", xlab = "Fraction of budget spent", ylab = "Frequency (count of campaignids)") 
    • 函数的定义和调用
        函数定义应首先列出无默认值的参数, 然后再列出有默认值的参数.
        函数定义和函数调用中, 允许每行写多个参数; 折行只允许在赋值语句外进行.
        正例:
    PredictCTR <- function(query, property, numDays, showPlot = TRUE) 
        反例:
    PredictCTR <- function(query, property, numDays, showPlot =
                           TRUE)
    
        理想情况下, 单元测试应该充当函数调用的样例 (对于包中的程序来说).
    • 函数文档
        函数在定义行下方都应当紧接一个注释区. 这些注释应当由如下内容组成: 此函数的一句话描述; 此函数的参数列表, 用 
    Args:
         表示, 对每个参数的描述 (包括数据类型); 以及对于返回值的描述, 以 
    Returns:
         表示. 这些注释应当描述得足够充分, 这样调用者无须阅读函数中的任何代码即可使用此函数.
    • 示例函数
     CalculateSampleCovariance <- function(x, y, verbose = TRUE) { # Computes the sample covariance between two vectors. # # Args: # x: One of two vectors whose sample covariance is to be calculated. # y: The other vector. x and y must have the same length, greater than one, # with no missing values. # verbose: If TRUE, prints sample covariance; if not, not. Default is TRUE. # # Returns: # The sample covariance between x and y. n <- length(x) # Error handling if (n <= 1 || n != length(y)) { stop("Arguments x and y have invalid lengths: ", length(x), " and ", length(y), ".") } if (TRUE %in% is.na(x) || TRUE %in% is.na(y)) { stop(" Arguments x and y must not have missing values.") } covariance <- var(x, y) if (verbose) cat("Covariance = ", round(covariance, 4), ".
    ", sep = "") return(covariance) } 
    • TODO 书写风格
        编码时通篇使用一种一致的风格来书写 TODO.
    TODO(您的用户名): 所要采取行动的明确描述
    • 语言
    • Attach
        使用 
    attach
         造成错误的可能数不胜数. 避免使用它.
    • 函数
        错误 (error) 应当使用 
    stop()
         抛出.
    • 对象和方法
        S 语言中有两套面向对象系统, S3 和 S4, 在 R 中这两套均可使用. S3 方法的可交互性更强, 更加灵活, 反之, S4 方法更加正式和严格. (对这两套系统的说明, 参见 Thomas Lumley 的文章 "Programmer's Niche: A Simple Class, in S3 and S4", 发表于 R News 4/1, 2004, 33 - 36 页: 
    http://cran.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2004-1.pdf
        .)
        这里推荐使用 S3 对象和方法, 除非您有很强烈的理由去使用 S4 对象和方法. 使用 S4 对象的一个主要理由是在 C++ 代码中直接使用对象. 使用一个 S4 泛型/方法的主要理由是对双参数的分发.
      避免混用 S3 和 S4: S4 方法会忽略 S3 中的继承, 反之亦然.
    • 例外
    除非有不去这样做的好理由, 否则应当遵循以上描述的编码惯例. 例外包括遗留代码的维护和对第三方代码的修改.
    • 结语
    遵守常识, 前后一致.如果您在编辑现有代码, 花几分钟看看代码的上下文并弄清它的风格. 如果其他人在 if 语句周围使用了空格, 那您也应该这样做. 如果他们的注释是用星号组成的小盒子围起来的, 那您也要这样写。 遵循编码风格准则的意义在于, 人们相当于有了一个编程的通用词汇表, 于是人们可以专注于您在 说什么, 而不是您是 怎么说 的. 我们在这里提供全局的编码风格规则以便人们了解这些词汇, 但局部风格也很重要. 如果您加入文件中的代码看起来和周围的已有代码截然不同, 那么代码阅读者的阅读节奏就会被破坏. 尽量避免这样做. OK, 关于如何写代码已经写得够多了; 代码本身要有趣的多. 编码愉快!
    • 参考文献
    http://www.maths.lth.se/help/R/RCC/ - R语言编码惯例 http://ess.r-project.org/ - 为 emacs 用户而生. 在您的 emacs 中运行 R 并且提供了一个 emacs mode.
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sthinker/p/5837964.html
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