!!、!!! 或 {{}} 运算符吗？我尝试了解关于引用展开的更多内容more，但没有收获。{{。但是，在阅读了关于引用/取消引用的内容后，我对所有这些运算符及其用法感到非常困惑。!! 和 {{ 运算符都是占位符，用于标记一个变量已被引用。只有在使用 tidyverse 进行编程时才需要使用它们。
tidyverse 喜欢利用非标准评估（NSE）来减少重复的工作量。最常见的应用场景是对 "data.frame" 类型进行操作，其中表达式/符号在搜索其他作用域之前，在数据框的上下文中进行评估。
为了让这个过程正常运行，一些特殊函数（比如 dplyr 包中的函数）需要传入被引用的参数。引用一个表达式意味着保存组成该表达式的符号并防止其被评估（在 tidyverse 的环境中，它们使用“quosures”，它类似于一个带有引用到表达式产生环境的引用表达式）。
尽管 NSE 对于交互式使用非常方便，但编程起来难度较大。
让我们考虑 dplyr::select。 library(dplyr)
#>
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
iris <- as_tibble(iris)
my_select <- function(.data, col) {
select(.data, col)
}
select(iris, Species)
#> # A tibble: 150 × 1
#> Species
#> <fct>
#> 1 setosa
#> 2 setosa
#> 3 setosa
#> 4 setosa
#> 5 setosa
#> 6 setosa
#> 7 setosa
#> 8 setosa
#> 9 setosa
#> 10 setosa
#> # … with 140 more rows
my_select(iris, Species)
#> Error: object 'Species' not found
我们遇到了一个错误，因为在my_select的范围内，
col参数是通过标准求值进行评估的，
无法找到名为Species的变量。
如果我们试图在全局环境中创建一个变量，我们会发现这个函数能够工作，
但它并不符合tidyverse的启发式策略。实际上，它们会生成一条注释来告诉您这是模棱两可的用法。
Species <- "Sepal.Width"
my_select(iris, Species)
#> Note: Using an external vector in selections is ambiguous.
#> ℹ Use `all_of(col)` instead of `col` to silence this message.
#> ℹ See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>.
#> This message is displayed once per session.
#> # A tibble: 150 × 1
#> Sepal.Width
#> <dbl>
#> 1 3.5
#> 2 3
#> 3 3.2
#> 4 3.1
#> 5 3.6
#> 6 3.9
#> 7 3.4
#> 8 3.4
#> 9 2.9
#> 10 3.1
#> # … with 140 more rows
enquo()来防止评估，并使用!!或简单地使用{{进行取消引用。 my_select2 <- function(.data, col) {
col_quo <- enquo(col)
select(.data, !!col_quo) #attempting to find whatever symbols were passed to `col` arugment
}
#' `{{` enables the user to skip using the `enquo()` step.
my_select3 <- function(.data, col) {
select(.data, {{col}})
}
my_select2(iris, Species)
#> # A tibble: 150 × 1
#> Species
#> <fct>
#> 1 setosa
#> 2 setosa
#> 3 setosa
#> 4 setosa
#> 5 setosa
#> 6 setosa
#> 7 setosa
#> 8 setosa
#> 9 setosa
#> 10 setosa
#> # … with 140 more rows
my_select3(iris, Species)
#> # A tibble: 150 × 1
#> Species
#> <fct>
#> 1 setosa
#> 2 setosa
#> 3 setosa
#> 4 setosa
#> 5 setosa
#> 6 setosa
#> 7 setosa
#> 8 setosa
#> 9 setosa
#> 10 setosa
#> # … with 140 more rows
!!和{{。
!!!用于将某些类型的列表/向量拼接到一些引用表达式的参数中。 library(rlang)
quo_let <- quo(paste(!!!LETTERS))
quo_let
#> <quosure>
#> expr: ^paste("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L",
#> "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y",
#> "Z")
#> env: global
eval_tidy(quo_let)
#> [1] "A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z"
本文创建于 2021-08-30，使用了 reprex 包（v2.0.1）
非标准评估（NSE）经常与tidyverse/dplyr一起使用，但大多数人在加载软件包时每天都会遇到它。
a <- "rlang"
print(a) # Standard evaluation: the expression a is replace by its value
# [1] "rlang"
library(a) # Non-standard evaluation: the expression a is used as-is
# Error in library(a) : there is no package called ‘a’
那么，如何加载动态指定的软件包？这里，我们将使用引用语法进行演示。（在实际代码中，我建议改为library(a, character.only=TRUE)。）
在基础 R 中，您可以使用 bquote() 动态构造一个表达式并对其求值。
myexpr <- bquote(library(.(a))) # myexpr will now be library("rlang")
eval(myexpr) # rlang is now loaded
rlang 提供了额外的工具来操作表达式。通常，它们比基础 R 工具更加灵活。 !! 的行为与上述类似：
myexpr <- rlang::expr(library(!!a)) # Same as above, myexpr is now library("rlang")
您可以使用rlang::expr和!!来构建任何表达式以供未来评估。
x <- rlang::expr(mtcars)
y <- rlang::expr(mpg > 30)
z <- rlang::expr(disp)
rlang::expr(subset(!!x, !!y, !!z)) # Constructs subset(mtcars, mpg > 30, disp)
当你有很多参数时，你可以把它们放在一个列表中并使用!!!快捷方式。上面的表达式可以用以下方式复制：
l <- rlang::exprs(mtcars, mpg > 30, disp) # Note the s on exprs
rlang::expr(subset(!!!l)) # Also builds subset(mtcars, mpg > 30, disp)
{{运算符是最难解释的一种运算符，需要先介绍quo引用。
R语言中的表达式是一等对象，这意味着它们可以作为参数传递给函数、被函数返回等等。但是，使用rlang::expr创建的表达式总是在其即时上下文中进行评估。考虑以下代码：
a <- 10
x <- rlang::expr(a+5)
f <- function(y) {
a <- 5
eval(y)
}
f(x) # What does this return?
x捕获了a+5，但在评估表达式之前，变量a的值已发生更改。Quosure会捕捉表达式和定义它们的环境，该环境始终用于评估该表达式。a <- 10
x <- rlang::quo(a+5) # Quosure = expression + environment where a == 10
f <- function(y) {
a <- 5
eval_tidy(y) # Instead of simple eval()
}
f(x) # 15 = 10 + 5
通过使用expr和quo的en-版本，可以将表达式或引用捕获并移动到函数内部：
f <- function(y) {
a <- 5
eval(rlang::enexpr(y))
}
g <- function(y) {
a <- 5
eval_tidy(rlang::enquo(y))
}
允许用户直接将表达式传递给函数
a <- 10
f(a*4) # 20 = 5*4, because f captures expressions, and a is overwritten
g(a*4) # 40 = 10*4, because g captures quosures
综上所述，{{x}}只是!!enquo(x)的简写。
!!表示对 "逻辑运算符" 进行双重否定（!!!表示三重否定）。而rlang和其他 tidyverse 包则采用了该符号来进行非标准评估变量的操作。 - r2evans