具体描述
Packages are the fundamental units of reproducible R code. They include reusable R functions, the documentation that describes how to use them, and sample data. This practical book shows you how to turn your code into packages that others can easily download and use. By applying author Hadley Wickham’s philosophy of package development, you’ll learn to focus on what you want your package to do, rather than think about package structure.
You’ll also work with Hadley’s devtools package, a suite of R functions for automating common development tasks. Devtools encapsulates best practices of package development that he’s learned over the years. With this book, Hadley will show you how to use devtools to develop your own packages.
-Create R packages that save you time and are easy for others to use
-Understand the most common and useful components of packages
-Start with the basics and improve your package writing over time
-Automate anything you can and do as much as possible with functions
-Streamline your development process with devtools
-Learn from a well-respected member of the R community who created 30 R packages including ggplot2
作者简介
Hadley is Chief Scientist at RStudio and Adjunct Professor of Statistics at Rice University. He is interested in building better tools for data science. His work includes R packages for data analysis (ggvis, dplyr, tidyr); packages that make R less frustrating (lubridate for dates, stringr for strings, httr for accessing web APIs, rvest for webscraping); and that make it easier to do good software development in R (roxygen2, testthat, devtools). He is also a writer, educator, and frequent speaker promoting more accessible, more effective and more fun data analysis.
目录信息
读后感
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用户评价
关于 R 包的测试，这本书提供了一套非常系统化的方法论。我之前对单元测试的概念模糊不清，觉得它距离我的实际需求很遥远。但是，作者通过生动的例子，展示了使用 `testthat` 包进行单元测试的好处。他解释了如何编写断言，如何组织测试用例，以及如何运行测试来确保代码的正确性。最令我印象深刻的是，作者强调了测试在 R 包开发中的“黄金法则”：先写测试，再写代码。这种 TDD（测试驱动开发）的思想，虽然听起来有些激进，但作者通过实例证明了它能极大地提高代码的健壮性和可维护性。我开始尝试将这种方法应用到我的小项目中，发现它确实能够帮助我及早发现潜在的错误，减少后期调试的时间。这本书让我认识到，测试不仅仅是为了找出 bug，更是为了建立对代码的信心，确保每一次修改都不会引入新的问题。
评分这本书在介绍 R 包的国际化和本地化方面，为我提供了全新的视角。我从未想过我的 R 包也需要考虑不同语言的用户。作者详细讲解了如何使用 `gettext` 和 `po/` 目录结构来实现 R 包的翻译，以及如何让用户在加载包时选择不同的语言。这些内容让我对 R 包的普适性有了更深的认识，也让我对如何让我的 R 包能够被更广泛的用户群体所接受有了新的想法。
评分这本书在介绍 R 包的错误处理和日志记录方面，为我提供了非常宝贵的经验。我常常在开发过程中遇到各种各样的问题，却不知道如何有效地处理它们。作者详细讲解了如何使用 `tryCatch` 来捕获和处理错误，以及如何使用 `message`、`warning` 和 `stop` 函数来向用户传递信息。他还介绍了如何使用日志包来记录程序的运行过程，方便调试和追踪问题。这些内容让我对如何编写更加健壮和用户友好的 R 代码有了更深的理解。
评分这本书在分发和发布 R 包的环节，为我打开了一扇新的大门。在此之前，我只是零星地了解一些关于 GitHub 和 CRAN 的概念，但从未真正理解过它们在 R 包生态系统中的作用。作者非常详细地讲解了如何将一个 R 包上传到 GitHub，如何进行版本控制，以及如何提交到 CRAN 进行审核发布。他不仅介绍了技术上的操作步骤，更深入地解释了 CRAN 的审核流程和标准，以及一些常见的注意事项。这种对整个生命周期的全面覆盖，让我对 R 包的发布有了更清晰的认知，也让我对如何为社区贡献自己的代码充满了期待。阅读过程中，我仿佛看到了一个通往更广阔 R 世界的桥梁，这座桥梁不仅连接了我的代码和全球用户，也让我感受到了参与开源社区的意义和价值。
评分这本书在介绍 R 包的文档编写方面，给了我极大的启发。在此之前，我总是将文档视为一种负担，觉得它既耗时又吃力不讨好。然而，通过阅读这本书，我才真正认识到，好的文档不仅是对使用者负责，更是对作者自身工作的梳理和总结。作者详细介绍了 Roxygen2 的使用方法，包括如何通过简单的注释生成Rd格式的帮助文件，如何为函数、数据集和页面编写清晰的描述，以及如何使用标记来控制文档的输出。更重要的是，这本书不仅仅停留在工具的使用层面，而是强调了文档的可读性和实用性，鼓励我们用用户能够理解的语言来解释代码的功能和用法，提供实际的示例，帮助用户快速上手。阅读过程中，我仿佛看到了一位诲人不倦的老师，耐心地指导我如何将我脑海中的想法转化为清晰、有条理的文档，让我的代码不再是冰冷的机器指令，而是具有生命力和温度的工具。
评分这本书在介绍 R 包的版本控制和持续集成方面，为我打开了新的视野。我之前只是零星地接触过 Git，但从未将其与 R 包的开发联系起来。作者详细讲解了如何使用 Git 进行版本控制，如何管理分支，以及如何将 R 包的开发流程与 GitHub Actions 等持续集成工具相结合，实现自动化测试和部署。这些内容让我对如何更高效、更可靠地开发和维护 R 包有了全新的认识，也让我对参与到更大型的 R 包开发项目中充满了信心。
评分这本书在介绍 R 包的性能优化方面，让我受益匪浅。很多时候，我只是关注代码的功能实现，而忽略了它的运行效率。作者通过一些具体的例子，展示了如何通过向量化操作、避免循环、使用更高效的函数等方式来提升 R 代码的性能。他甚至介绍了一些 profiling 工具，帮助我们定位代码中的性能瓶颈。虽然这些内容对我来说还有些挑战，但我已经能够初步理解它们的重要性，并开始尝试将这些优化技巧应用到我的实际工作中。这本书让我意识到，编写高效的代码不仅是技术能力的体现，更是对用户时间和计算资源的尊重。
评分这本书在介绍 R 包的依赖管理方面，提供了非常实用的指导。我常常在安装或使用某个包时，遇到“依赖关系冲突”这样的错误信息，对此感到非常困扰。作者详细解释了 `DESCRIPTION` 文件中 `Depends`、`Imports`、`Suggests` 等字段的作用，以及如何正确地管理包之间的依赖关系，避免版本冲突。他强调了使用 `Imports` 而非 `Depends` 的好处，以及如何使用 `NAMESPACE` 文件来管理导出函数和导入函数。这种深入的讲解，让我对 R 包的内部机制有了更深的理解，也帮助我解决了许多曾经让我头疼的依赖问题。我现在能够更自信地处理不同包之间的相互作用，确保我的 R 环境稳定而高效。
评分这本书的开篇就如同一位经验丰富的向导，在浩瀚的 R 包世界中为我指明了方向。在阅读之前，我常常感到自己在 R 的学习道路上像是在一片迷雾中摸索，面对着海量的可用包，却不知从何下手，也不知道如何才能有效地组织和管理它们。这本书的结构非常清晰，它不仅仅是罗列一些常用的包，而是深入浅出地讲解了构建、分发和维护 R 包的核心概念和实践方法。作者的语言风格非常平实，没有过多的技术术语堆砌，而是用一种非常易于理解的方式解释了那些看似复杂的技术细节。例如，在介绍 R 包的结构时，作者通过一个虚构的示例包，一步步地展示了 `DESCRIPTION` 文件的重要性，如何定义包的元数据，如何管理依赖关系，以及如何编写清晰的文档。这种循序渐进的教学方式，让我这个 R 包新手也能够迅速抓住重点，理解包背后的逻辑。
评分这本书在处理 R 包中的数据管理方面，也提供了非常实用的建议。我经常需要将一些数据集打包进我的 R 包中，方便用户直接加载和使用。作者详细介绍了如何将数据文件（如 CSV、RDS）放入 R 包的 `data` 目录，以及如何使用 `data` 目录下的 R 文件来创建数据集对象。他还讲解了如何使用 `datasets` 包来创建和管理数据集，以及如何编写数据集的帮助文档。这些内容帮助我解决了许多曾经让我头疼的数据管理问题，让我的 R 包更加易于使用，也更加专业。
评分R包开发的不朽之作。。。
评分Hadley出品
评分省去了最繁琐的步骤，连我都能开发一个包……
评分hadley最后一本我没有读过的书，写的很好。
评分最近用的package和看的书都是hadley的，他的贡献颇多啊。这本书确实比官方文档更“用户友好”。最后，更深入的东西还是需要查阅文档或者stack overflow
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