「R」使用modules包来组织R的函数集合
接触过Python的朋友肯定对模块很熟悉，R的代码组织方式以包为主。但基于文件的模块形式也是可以实现的，modules[1] 包提供了这种支持。
安装和使用
直接从CRAN下载即可：
1install.packages("modules")
使用了解2个函数的使用就可以了。
一是import()，用于替换library()加载包。
1> library(modules)
2> gp = import('ggplot2')
3Masking (modules:ggplot2):
4 `Position` from: base
5> args(gp$ggplot)
6function (data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())
7NULL
8> args(ggplot)
9function (data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())
10NULL
这样我们可以直接使用这个函数，也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。
如果不想要在全局直接访问包内的函数，在导入时设定attach=FALSE。
1> dp <- import(dplyr, attach = FALSE)
2Masking (modules:dplyr):
3 `intersect` from: base
4 `setdiff` from: base
5 `setequal` from: base
6 `union` from: base
7> select
8错误: 找不到对象'select'
9> dp$select
10function (.data, ...)
11{
12 UseMethod("select")
13}
14<bytecode: 0x7fe5671213f8>
15<environment: namespace:dplyr>
除了导入包，也可以导入具体的包的某个/些函数：
1> slt <- import(dplyr, select)
2Replacing attached import/use on search path for: modules:dplyr.
3> slt$select
4function (.data, ...)
5{
6 UseMethod("select")
7}
8<bytecode: 0x7fe5671213f8>
9<environment: namespace:dplyr>
我看中的其实不是上面这些特性，而是它可以将文件里写好的函数整体加载为模块对象。
接下来介绍第二个函数。
use()将代码文件加载为模块
最近使用GitHub page的时候发现它的访问速度相当可观，哪怕GitHub主站点本身网络我们国内访问时好时坏。所以，如果我将代码文件放到GitHub上，国内任何的读者应该是可以快速地通过GitHub page访问到其内容。那么，利用GitHub page加上这里介绍的use()函数构建一个可实时获取的代码库是可能的。对于小的脚本函数， 写一个文件总是比写一个包简单轻量。
基于上面的思想，我将去年写的R包安装以及TCGA样本名重过滤等几个函数单独通过GitHub page进行了部署。
1> tcga <- modules::use("https://biosisyphus.github.io/Rlib/tcga.R")
2> tcga$filterReplicates(tsb = c("TCGA-55-7913-01B-11D-2237-01", "TCGA-55-7913-01B-11X-2237-01", "TCGA-55-7913-01B-11D-2237-01"))
3ooo Filter barcodes successfully!
4[1] "TCGA-55-7913-01B-11D-2237-01"
目前放置的几个代码文件都可以在代码库https://github.com/BioSisyphus/Rlib中查看。
这里一个对绝大部分读者有用的函数是install()，它之前被放在R包wfun中。我前几天把它重新进行了迁移和修改。该模块可以替换BiocManager::install()工作，可以从CRAN/BioC/GitHub/Gitee/目录等地方安装包。代码核心其实 就是各种情况的检查，优先使用适合的包和函数进行下载、安装。它的存在就是方便国内使用者，特别是 初学者简便地下载、安装包。
1install <- modules::use("https://biosisyphus.github.io/Rlib/install.R")
2> install$install("tidyverse/ggplot2")
3载入需要的名字空间：remotes
4Required package remotes has been installed.
5Installing from GitHub mirrors...
6试开URL’https://codeload.github.com/tidyverse/ggplot2/zip/HEAD'
7downloaded 3.3 MB
8
9载入需要的名字空间：pkgbuild
10Required package pkgbuild has been installed.
11✓ checking for file ‘/Volumes/Extra/R/Rtmp/RtmpobJHhN/filed328f28489/ggplot2-HEAD/DESCRIPTION’ ...
12─ preparing ‘ggplot2’:
13✓ checking DESCRIPTION meta-information ...
14─ checking for LF line-endings in source and make files and shell scripts (412ms)
15─ checking for empty or unneeded directories
16─ building ‘ggplot2_3.3.5.9000.tar.gz’
17
18将程序包安装入‘/Volumes/Extra/R/R_Library’
19(因为‘lib’没有被指定)
20Using library: /Volumes/Extra/R/R_Library
21Using temp directory: /Volumes/Extra/R/Rtmp/
22* installing *source* package ‘ggplot2’ ...
23** using staged installation
24** R
25** data
26*** moving datasets to lazyload DB
27** inst
28** byte-compile and prepare package for lazy loading
29Using library: /Volumes/Extra/R/R_Library
30Using temp directory: /Volumes/Extra/R/Rtmp/
31** help
32*** installing help indices
33*** copying figures
34** building package indices
35Using library: /Volumes/Extra/R/R_Library
36Using temp directory: /Volumes/Extra/R/Rtmp/
37** installing vignettes
38** testing if installed package can be loaded from temporary location
39Using library: /Volumes/Extra/R/R_Library
40Using temp directory: /Volumes/Extra/R/Rtmp/
41** testing if installed package can be loaded from final location
42Using library: /Volumes/Extra/R/R_Library
43Using temp directory: /Volumes/Extra/R/Rtmp/
44** testing if installed package keeps a record of temporary installation path
45* DONE (ggplot2)
考虑到该函数的常用性，如果你觉得这个函数好用，可以使用下面的命令将其保存到本地并进行配置：
1install$save()
这样你每次打开RStudio，install模块总是在存在。
如果代码库中程序存在问题，或者你有好的反馈，欢迎file issue。
参考资料
[1]
modules: https://github.com/klmr/modules