R问题｜如何查看函数的源代码
简介
最近有读者问我，如何查看R语言某包中某函数的源代码呢？我第一时间给出了自己比较常用的方法（见方法一），今天打算做个这方面的推文，于是又查了些资料，才发现原来水好深！还有更好的方法(见方法二)，并且和不同的面向对象系统有关。
方法一
打开查 R 包的相关网站，比如：https://rdrr.io/
输入你的 R 包名称或者相应的函数，这里以 nlme 包中的 lme()为例。
进入会出现这样的界面，界面相应介绍可以下图：
打开左上角的源代码（Source code）即可找到该包内部的所有函数了。
找到你对应的函数，进入即可，任务完成。
方法二
Stack overflow[1]中给出了一些更加高效的方式，在 R 控制台输入相应函数，即可得到对应函数的源代码了。
这里小编做个知识点整理，自己也学一波。这里的知识点比较难，和面向对象编程有关，就当是拓展吧，实在不行就和小编一样使用方法一吧。
S3方法调度系统
对于S3类，可以使用methods函数列出所有和该函数有关的特定泛型函数或类，例如：输入methods(t)
> methods(t)
[1] t.data.frame t.default t.ts*
Non-visible functions are asterisked
> methods(class="ts")
[1] aggregate.ts as.data.frame.ts cbind.ts* cycle.ts*
[5] diffinv.ts* diff.ts kernapply.ts* lines.ts
[9] monthplot.ts* na.omit.ts* Ops.ts* plot.ts
[13] print.ts time.ts* [<-.ts* [.ts*
[17] t.ts* window<-.ts* window.ts*
Non-visible functions are asterisked
“Non-visible functions are asterisked”表示该函数未从其程序包的命名空间中导出。但你可以通过:::函数（即stats :::: t.ts）或使用getAnywhere()查看其源代码。
注：
getAnywhere()非常好用，你不需要知道函数来自哪个包。推荐直接使用这个函数。
> getAnywhere(t.ts)
A single object matching ‘t.ts’ was found
It was found in the following places
registered S3 method for t from namespace stats
namespace:stats
with value
function (x)
{
cl <- oldClass(x)
other <- !(cl %in% c("ts", "mts"))
class(x) <- if (any(other))
cl[other]
attr(x, "tsp") <- NULL
t(x)
}
<bytecode: 0x294e410>
<environment: namespace:stats>
S4方法的调度系统
S4系统是一种较新的方法调度系统，可以替代S3系统。下面是一个S4函数的示例
> library(Matrix)
Loading required package: lattice
> chol2inv
standardGeneric for "chol2inv" defined from package "base"
function (x, ...)
standardGeneric("chol2inv")
<bytecode: 0x000000000eafd790>
<environment: 0x000000000eb06f10>
Methods may be defined for arguments: x
Use showMethods("chol2inv") for currently available ones.
输出已经提供了很多信息。standardGeneric是S4函数的指示器。使用showMethods可以查看已定义的S4的方法
> showMethods(chol2inv)
Function: chol2inv (package base)
x="ANY"
x="CHMfactor"
x="denseMatrix"
x="diagonalMatrix"
x="dtrMatrix"
x="sparseMatrix"
getMethod可以用来查看其中一个方法的源代码
> getMethod("chol2inv", "diagonalMatrix")
Method Definition:
function (x, ...)
{
chk.s(...)
tcrossprod(solve(x))
}
<bytecode: 0x000000000ea2cc70>
<environment: namespace:Matrix>
Signatures:
x
target "diagonalMatrix"
defined "diagonalMatrix"
调用未导出函数的函数
对于ts.union，.cbindts和.makeNamesTs是stats名称空间中未导出的函数。您可以使用:::运算符或getAnywhere查看未导出函数的源代码。
> stats:::.makeNamesTs
function (...)
{
l <- as.list(substitute(list(...)))[-1L]
nm <- names(l)
fixup <- if (is.null(nm))
seq_along(l)
else nm == ""
dep <- sapply(l[fixup], function(x) deparse(x)[1L])
if (is.null(nm))
return(dep)
if (any(fixup))
nm[fixup] <- dep
nm
}
<bytecode: 0x38140d0>
<environment: namespace:stats>
小编有话说
其实找代码简单，有些源代码是比较简单易懂的。但是更多的是通过面向对象编程的，以小编现在的能力还是看不大懂的。对于R初学者来说，要看懂源代码却是比较困难。
关于R语言高级编程学习，可以参考哈德利·威克汉姆开源书籍：Advanced R[2]（链接在文末的参考资料中），以及机械工业出版社出了对应的中文翻译版本《高级R语言编程指南》。
好消息，题外话： 在导师的帮助下，小编硕士期间第一篇sci终于接受了。运气不错，投的期刊今年升为一区顶刊了。天上乌云散开了，擦擦汗水，背起行囊，继续前行。
参考资料
Stack overflow: https://stackoverflow.com/questions/19226816/how-can-i-view-the-source-code-for-a-function
[2]Advanced R: https://adv-r.hadley.nz/
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