操作函数的封闭环境

Question

我试图更好地理解闭包，特别是关于函数的作用域和如何使用它的封闭环境的详细信息。

基于rlang::fn_env()上帮助页面的rlang::fn_env()部分，我了解到，函数始终可以访问其作用域中的所有变量，并且其封闭环境属于该作用域。

但是，为什么不能“事后”操作闭包环境的内容，即在函数创建之后？

通过R的词法范围，当我把bar()放在它的封闭环境中时，它不应该找到x吗？

foo <- function(fun) {
  env_closure <- rlang::fn_env(fun)
  env_closure$x <- 5
  fun()
}

bar <- function(x) x

foo(bar)
#> Error in fun(): argument "x" is missing, with no default

Answer 1

啊，我想我把它弄下来了。

它与函数的形式参数的结构有关：

如果参数是在没有默认值的情况下定义的，则R会在调用函数时发出抱怨，而不指定函数，即使在技术上它可能能够在其范围内查找它。

即使不想定义默认值，也可以通过rlang::fn_fmls()在运行时设置缺省值。

foo <- function(fun) {
  env_enclosing <- rlang::fn_env(fun)
  env_enclosing$x <- 5
  fun()
}

# No argument at all -> lexical scoping takes over
baz <- function() x
foo(baz)
#> [1] 5

# Set defaults to desired values on the fly at run time of `foo()`
foo <- function(fun) {
  env_enclosing <- rlang::fn_env(fun)
  env_enclosing$x <- 5
  fmls <- rlang::fn_fmls(fun)
  fmls$x <- substitute(get("x", envir = env_enclosing, inherits = FALSE))
  rlang::fn_fmls(fun) <- fmls
  fun()
}

bar <- function(x) x
foo(bar)
#> [1] 5

Answer 2

由于我不熟悉rlang库，所以我不能真正学习您的示例，但我认为R中闭包的一个很好的示例是：

bucket <- function() {
    n <- 1
    foo <- function(x) {
        assign("n", n+1, envir = parent.env(environment()))
        n
    }
    foo
}
bar <- bucket()

因为bar()是在bucket的函数环境中定义的，所以它的父环境是bucket，因此您可以在那里携带一些数据。每次运行它时，都会修改bucket环境：

bar()
[1] 2
bar()
[1] 3
bar()
[1] 4