래퍼 함수에서 반복적으로 코드 블록을 효율적으로 재사용하고 최적화하는 방법은 무엇입니까?

Question

일부 기능이 매우 유사한 방식으로 작동하고 동일한 구조를 공유하는 여러 기능을 구현했습니다. 그러나 래퍼 함수에서 코드를보다 효율적으로 재사용하여 테스트하고 디버그하기 쉽도록 함수 본문을 더 작게 만듭니다. 가능한 한 작게 래퍼 함수를 ​​구성하는 더 좋은 방법을 찾으려고 노력 중입니다. 래퍼 함수에서 코드를 여러 번 효율적으로 재사용하는 방법은 무엇입니까? 여러 번 동일한 코드 구조를 효율적으로 사용하기위한 전략은 무엇입니까? 아무도이 문제를 극복하기 위해 가능한 아이디어를 줄 수 있습니까? 어떤 생각?

• 참고 : PARAM 목록 중 obj.List이 data.frame의 목록이 될 수 intList 위치의 인덱스로 정수리스트의 목록이 될 수 val.List 숫자 벡터의 목록이 될 수 threshold 숫자 스칼라 수 있습니다. 내가 func.1 호출 할 수 있지만, 난 그냥이 래퍼의 작은 함수 본문을 만들기 위해 노력하고

  myFunc <- function(obj.List, intList, threshold, ...) { 
      # 
      func.1 <- function() { 
      keepIdx <- lapply(intList, function(ele_) { 
       keepMe <- sapply(val.List, function(x) x<=threshold) 
       res <- ele_[keepMe] 
      }) 
      expand.Keep <- Map(unlist, 
           mapply(extractList, obj.List, keepIdx)) 
      return(expand.Keep) 
      } 
      func.2 <- function() { 
      dropIdx <- lapply(intList, function(ele_) { 
       drop_ <- sapply(val.List, function(x) x > threshold) 
       res <- ele_[drop_] 
      }) 
      expand.drop <- Map(unlist, 
           mapply(extractList, obj.List, keepIdx)) 
      return(expand.drop) 
      } 
      # then use the output of func.1 and func.2 as an argument for another function 
      # in this wrapper 
      # how can I make this wrapper more efficient ? How to resue the code ? 
  } 
  

  :

이은 두 개의 작은 하위 기능 '코드가 같은 패턴을 공유하는 래퍼 함수입니다 , func.2를 래퍼의 인수로 사용하여 다른 하위 함수를 트리거합니다. 어떻게해야합니까? 위의 래퍼 함수의 코드 구조를 효율적으로 최적화하는 방법은 무엇입니까?

Answer 1

앞서 말했듯이 더 많은 공식을 사용하십시오. 개별 구성 요소의 작동 방식을 명확하게하고 코드를 더 쉽게 분리 할 수 ​​있습니다.

작동하는 예제가 제공되지 않았기 때문에 테스트 할 수 없었지만 여기서는 어떻게 구별 할 수 있는지 보여줍니다.

# This function mirrors most of what func.1 and func.2 do 
unlistAndSelect <- function(intList, val.list, threshold, selection.method) { 

    # Making use of declaring other variables in lapply 
    keepIdx <- lapply(intList, selectionFunction, 
         val.list = val.list, threshold = threshold, 
         selection.fun = selection.method) 

    # unlist 
    expand.Keep <- Map(unlist, mapply(extractList, obj.List, keepIdx)) 

    # Return result 
    return(expand.Keep) 
} 

# Mirrors most of dropIdx and keepIdx passing a selection method 
selctionFunction <- function(ele_, val.list, selection.fun) { 
    keepMe <- sapply(val.List, selection.fun) 
    res <- ele_[keepMe] 
} 

# Your two selection methods 
selectGEQ <- function(x) x <= threshold 
selectLT <- function(x) x > threshold 

# unlistAndSelect(... , selection.method = selectGEQ) will have similar results to function 1 
# unlistAndSelect(... , selection.method = selectLT) will have similar results to function 1 

myFunc <- function(obj.List, intList, threshold, ...) { 


    # then use the output of func.1 and func.2 as an argument for another function 
    # in this wrapper 
    # how can I make this wrapper more efficient ? How to resue the code ? 
} 

나는 또한 당신이 선택 방법을 다시 작성할 수 있습니다 생각하는 점에 유의해야한다,하지만 당신은 당신이 그들을 전달하는 데이터 구조에주의 할 필요가 나는이 인스턴스에서하지 않았습니다.