在包代码中从其他包的命名空间中查找对象
我正在重构一个导入许多其他包的完整命名空间的包。我相信这些依赖项中的许多用于单个函数调用用途，使用 importFrom 可以更好地处理它们，或者是不再使用的孤立依赖项。
包中有足够的代码，手动检查每一行寻找不熟悉的函数调用会很乏味。
如何确定在包中使用导入的命名空间中的对象的位置和次数？请注意，这个包不包括单元测试。
这是一个可重现的示例：
DESCRIPTION 文件：
Package: my_package
Title: title
Version: 0.0.1
Authors@R: person(
given = "A",
family = "Person",
role = c("aut", "cre"),
email = "person@company.com"
)
Description: Something
License: Some license
Encoding: UTF-8
LazyData: true
RoxygenNote: 7.1.1
Imports:
dplyr,
purrr,
stringr
NAMESPACE 文件：
import(dplyr)
import(purrr)
import(stringr)
my_package.R 文件：
#' my_package
#' @docType package
#' @name my_package
NULL
#' @import dplyr
#' @import purrr
#' @import stringr
NULL
functions.R 文件
#' add 1 to "banana" column and call it "apple"
#' @description demonstrate a variety of dplyr functions
#' @param x a data.frame object
#' @return a data.frame object with columns "apple" and "banana"
#' @examples
#' my_fruit <- data.frame(banana = c(1,2,3), pear = c(4,5,6))
#' my_function(my_fruit)
#' @export
my_function <- function(x) {
x %>%
mutate(apple = banana + 1) %>%
select(apple, banana)
}
我正在寻找一种解决方案，该解决方案可以识别出%>%，mutate并且select是导出自dplyr，%>%是导出自purrr，并且没有来自附加命名空间的已使用导出stringr。在像%>%从多个命名空间导出的函数的情况下，区分导出来自哪个命名空间对我来说并不重要（在示例中，两者%>%都是magrittr依赖项的重新导出），因为在实际屏蔽发生的地方，当包被加载时会生成警告.
回答
这是一个基本的解决方案
pkgs <- readLines("NAMESPACE")
pattern <- "^import((.*?))$"
pkgs <- pkgs[grepl(pattern, pkgs)]
pkgs <- sub(pattern, "1", pkgs)
pkgs
#> [1] "dplyr" "purrr" "stringr"
exports <- sapply(pkgs, getNamespaceExports)
exports <- do.call(rbind, Map(data.frame, package = pkgs, fun = exports))
rownames(exports) <- NULL
head(exports)
#> package fun
#> 1 dplyr rows_upsert
#> 2 dplyr src_local
#> 3 dplyr db_analyze
#> 4 dplyr n_groups
#> 5 dplyr distinct
#> 6 dplyr summarise_
code <- sapply(list.files("R", full.names = TRUE), parse)
funs <- sapply(code, function(x) setdiff(all.names(x), all.vars(x)))
funs <- funs[lengths(funs) > 0]
funs <- do.call(rbind, Map(data.frame, fun = funs, file = names(funs)))
rownames(funs) <- NULL
funs
#> fun file
#> 1 <- R/functions.R
#> 2 function R/functions.R
#> 3 { R/functions.R
#> 4 %>% R/functions.R
#> 5 mutate R/functions.R
#> 6 + R/functions.R
#> 7 select R/functions.R
最终输出：
merge(exports, funs)
#> fun package file
#> 1 %>% stringr R/functions.R
#> 2 %>% purrr R/functions.R
#> 3 %>% dplyr R/functions.R
#> 4 mutate dplyr R/functions.R
#> 5 select dplyr R/functions.R
它不是 100% 健壮的，因为例如一个函数function(x) {select<-identity; select(x)}将显示选择为取自 {dplyr}。
它也会遗漏不在fun()形式中使用的函数，如lapply(my_list, fun).
我们无法真正可靠地检测到那些，如果我们有 100% 的测试覆盖率，这可能会让我们到达那里或至少更接近，这是对那些导入的函数进行柯里化，以便它们告诉我们何时调用它们，然后运行测试.
不过你可能不需要这个。