r - 一种不太敏感的序列化方法

Question

背景

drake package 就像 Make for R-focused 数据科学项目。它检测依赖项的变化来决定是否构建下游目标。最上游的依赖项通常是用户定义的函数， R6 类等。要检测更改， drake 依赖于序列化和散列。

问题

对于 drake 的目的，当涉及到包含函数的对象时，序列化过于敏感。例如，当我调用 R6 时方法，即使类本身没有以任何有意义的方式改变，类的内部结构也会发生变化。正如 Winston Chang 帮助指出的那样here , serialize()对琐碎的记录 react 过度(可见 .Internal(inspect()) )。

library(digest)
library(R6)
some_class <- R6Class(
  "some_class",
  private = list(x = NULL),
  public = list(
    initialize = function(x) {
      private$x <- x
    }
  )
)
digest(some_class)
#> [1] "8ae94b2fe26264ca68eb39da640da5a1"
object <- some_class$new(123)
digest(some_class)
#> [1] "c4cc5a51c85cb2e4a773cf6e29684f7d"
object <- some_class$new(123)
digest(some_class)
#> [1] "f94260c269920b53db838d2fcf53271f"
object <- some_class$new(123)
digest(some_class)
#> [1] "f94260c269920b53db838d2fcf53271f"
object <- some_class$new(123)

问题

有没有办法从序列化和/或散列中排除琐碎的内部结构？

如果我需要实现自定义序列化方法，有哪些好的资源可以用来学习序列化和我需要访问的内部结构？

Answer 1

作为解决方案，您可以结束 R6函数内的类定义:

没有总结:

library(drake)
library(digest)
library(R6)
some_class <- R6Class(
  "some_class",
  private = list(x = NULL),
  public = list(
    initialize = function(x) {
      private$x <- x
    }
  )
)

plan <- drake_plan(
  new_obj = some_class$new(x = 10)
)

make(plan)
> target new_obj
make(plan)
> target new_obj

随着结束:

new_object <- function(x) {
  some_class <- R6Class(
    "some_class",
    private = list(x = NULL),
    public = list(
      initialize = function(x) {
        private$x <- x
      }
    )
  )
  some_class$new(x = x)
}

plan <- drake_plan(
  new_obj = new_object(10)
)

make(plan)
> target new_obj
make(plan)
v All targets are already up to date.