r - 在 R 中调试的一般建议

Question

使用我编写的 R 函数时出现错误:

Warning messages:
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: glm.fit: algorithm did not converge 

我做了什么:

单步执行函数

添加 print 以找出错误发生在哪一行表明不应使用 glm.fit 的两个函数.他们是 window()和 save() .

我的一般方法包括添加 print和 stop命令，并逐行执行一个函数，直到找到异常为止。

但是，我不清楚使用这些技术在代码中出现此错误的地方。我什至不确定代码中的哪些函数依赖于 glm.fit .我该如何诊断这个问题？

Answer 1

我会说调试是一种艺术形式，所以没有明确的 Elixir 。任何语言都有很好的调试策略，它们也适用于这里(例如 read this nice article )。例如，第一件事是重现问题……如果您不能这样做，那么您需要获取更多信息(例如使用日志记录)。一旦可以重现它，就需要将其减少到源头。

我会说我有一个最喜欢的调试例程，而不是“技巧”:

当发生错误时，我通常做的第一件事是通过调用 traceback() 查看堆栈跟踪。 :显示错误发生的位置，如果您有多个嵌套函数，这尤其有用。

接下来我要设置options(error=recover) ;这会立即切换到发生错误的浏览器模式，因此您可以从那里浏览工作区。

如果我仍然没有足够的信息，我通常使用 debug()函数并逐行执行脚本。

R 2.10 中最好的新技巧(使用脚本文件时)是使用 findLineNum()和 setBreakpoint()职能。

作为最后的评论:根据错误，设置 try() 也很有帮助。或 tryCatch()围绕外部函数调用的语句(尤其是在处理 S4 类时)。这有时会提供更多信息，并且还可以让您更好地控制在运行时如何处理错误。

这些相关问题有很多建议:

Debugging tools for the R language

Debugging lapply/sapply calls

Getting the state of variables after an error occurs in R

R script line numbers at error?