R中是否有类似于bash中的"here document"的功能？

Question

R中是否有类似于bash中的"here document"的功能？

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我的脚本包含以下代码行

lines <- readLines("~/data")

我想在脚本中保留文件数据的内容（原样）。在R语言中是否有“read_the_following_lines”函数？类似于bash shell中的“here document”功能？

- Primo Petri

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这将取决于您的数据组织方式。请查看read.table函数中的text参数。 - Bhas

5个回答

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自从 R v4.0.0 版本以来，有一种新的原始字符串语法（如更改日志中所述），这在很大程度上允许创建heredocs样式的文档。

此外，从 help(Quotes) 中可以看到：

引用符号对 [] 和 {} 也可以使用，R 可以替代 r。为了增加灵活性，可以在开头引号和开头定界符之间放置多个破折号，只要在关闭定界符和结束引号之间出现相同数量的破折号即可。

例如，在具有 BASH shell 的系统上，可以使用以下命令：

file_raw_string <-
r"(#!/bin/bash
echo $@
for word in $@;
do
  echo "This is the word: '${word}'."
done
exit 0
)"

writeLines(file_raw_string, "print_words.sh")

system("bash print_words.sh Word/1 w@rd2 LongWord composite-word")

甚至是另一个R脚本：

file_raw_string <- r"(
x <- lapply(mtcars[,1:4], mean)
cat(
  paste(
    "Mean for column", names(x), "is", format(x,digits = 2),
    collapse = "\n"
  )
)
cat("\n")
cat(r"{ - This is a raw string where \n, "", '', /, \ are allowed.}")
)"

writeLines(file_raw_string, "print_means.R")

source("print_means.R")

#> Mean for column mpg is 20
#> Mean for column cyl is 6.2
#> Mean for column disp is 231
#> Mean for column hp is 147
#>  - This is a raw string where \n, "", '', /, \ are allowed.

^{本文档由reprex包（v2.0.0）于2021-08-01创建}

- Lucio Queiroz

1

R语言简介的第90页及以下内容提到，可以像下面这样编写R脚本（引用自该书，稍有修改）：

chem <- scan()
2.90 3.10 3.40 3.40 3.70 3.70 2.80 2.50 2.40 2.40 2.70 2.20
5.28 3.37 3.03 3.03 28.95 3.77 3.40 2.20 3.50 3.60 3.70 3.70

print(chem)

将这些代码行写入文件，并给它一个名字，比如说heredoc.R。如果你在终端中键入命令并以非交互方式执行该脚本。

Rscript heredoc.R

您将获得以下输出。

Read 24 items
 [1]  2.90  3.10  3.40  3.40  3.70  3.70  2.80  2.50  2.40  2.40  2.70  2.20
[13]  5.28  3.37  3.03  3.03 28.95  3.77  3.40  2.20  3.50  3.60  3.70  3.70

所以你可以看到，文件中提供的数据保存在变量chem中。函数scan(.)默认从连接stdin()读取。在交互模式下（调用未指定脚本的R），stdin()指的是来自控制台的用户输入，但当读入输入脚本时，以下行将被读取*）。数据后面的空行很重要，因为它标志着数据的结束。

这也适用于表格数据：

tab <- read.table(file=stdin(), header=T)
A B C
1 1 0
2 1 0
3 2 9

summary(tab)

使用readLines(.)时，必须指定读取的行数；在这里使用空行的方法不起作用：

txt <- readLines(con=stdin(), n=5)                                             
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ut mattis eros interdum sit amet. Pellentesque condimentum eleifend blandit. Ut 
commodo ligula quis varius faucibus. Aliquam accumsan tortor velit, et varius   
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print(txt)

你可以通过逐行阅读，直到一行为空或某个预定义的字符串来克服此限制。但请注意，如果您以这种方式读取大文件（>100MB），可能会耗尽内存，因为每次将字符串附加到读入数据时，所有数据都会复制到内存中的另一个位置。请参见R地狱中的“增长对象”章节。

txt <- c()
repeat{
    x <- readLines(con=stdin(), n=1)
    if(x == "") break # you can use any EOF string you want here
    txt = c(txt, x)
}
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Morbi ultricies diam
sed felis mattis, id commodo enim hendrerit. Suspendisse iaculis bibendum eros,
ut mattis eros interdum sit amet. Pellentesque condimentum eleifend blandit. Ut
commodo ligula quis varius faucibus. Aliquam accumsan tortor velit, et varius
sapien tristique ut. Sed accumsan, tellus non iaculis luctus, neque nunc

print(txt)

*) 如果您想在R脚本中从标准输入读取数据，例如因为您想创建可重复使用的脚本，可以使用任何输入数据调用（Rscript reusablescript.R < input.txt或some-data-generating-command | Rscript reusablescript.R），请不要使用stdin()，而是使用file("stdin")。

- akraf

0

还有一些更近期的tidyverse语法怎么样？

SQL <- c("
SELECT * FROM patient
LEFT OUTER JOIN projectpatient ON patient.patient_id = projectpatient.patient_id 
WHERE projectpatient.project_id = 16;
") %>% stringr::str_replace_all("[\r\n]"," ")

- underscore

0

一种处理多行字符串但不必担心引号（只需使用反引号）的方法是：

as.character(quote(`
all of the crazy " ' ) characters, except 
backtick and bare backslashes that aren't 
printable, e.g. \n works but a \ and c with no space between them would fail`))

- russellpierce

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- hrbrmstr · Accepted Answer

多行字符串是你能够得到的最接近的东西。虽然不完全相同（因为你必须关心引号），但它对于你想要实现的目标非常有效（而且你可以使用超过read.table）：

here_lines <- 'line 1
line 2
line 3
'

readLines(textConnection(here_lines))

## [1] "line 1" "line 2" "line 3" ""


here_csv <- 'thing,val
one,1
two,2
'

read.table(text=here_csv, sep=",", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

##   thing val
## 1   one   1
## 2   two   2


here_json <- '{
"a" : [ 1, 2, 3 ],
"b" : [ 4, 5, 6 ],
"c" : { "d" : { "e" : [7, 8, 9]}}
}
'

jsonlite::fromJSON(here_json)

## $a
## [1] 1 2 3
## 
## $b
## [1] 4 5 6
## 
## $c
## $c$d
## $c$d$e
## [1] 7 8 9

here_xml <- '<CATALOG>
<PLANT>
<COMMON>Bloodroot</COMMON>
<BOTANICAL>Sanguinaria canadensis</BOTANICAL>
<ZONE>4</ZONE>a
<LIGHT>Mostly Shady</LIGHT>
<PRICE>$2.44</PRICE>
<AVAILABILITY>031599</AVAILABILITY>
</PLANT>
<PLANT>
<COMMON>Columbine</COMMON>
<BOTANICAL>Aquilegia canadensis</BOTANICAL>
<ZONE>3</ZONE>
<LIGHT>Mostly Shady</LIGHT>
<PRICE>$9.37</PRICE>
<AVAILABILITY>030699</AVAILABILITY>
</PLANT>
</CATALOG>
'

str(xml <- XML::xmlParse(here_xml))

## Classes 'XMLInternalDocument', 'XMLAbstractDocument' <externalptr>

print(xml)

## <?xml version="1.0"?>
## <CATALOG>
##   <PLANT><COMMON>Bloodroot</COMMON><BOTANICAL>Sanguinaria canadensis</BOTANICAL><ZONE>4</ZONE>a
## <LIGHT>Mostly Shady</LIGHT><PRICE>$2.44</PRICE><AVAILABILITY>031599</AVAILABILITY></PLANT>
##   <PLANT>
##     <COMMON>Columbine</COMMON>
##     <BOTANICAL>Aquilegia canadensis</BOTANICAL>
##     <ZONE>3</ZONE>
##     <LIGHT>Mostly Shady</LIGHT>
##     <PRICE>$9.37</PRICE>
##     <AVAILABILITY>030699</AVAILABILITY>
##   </PLANT>
## </CATALOG>