如何找到 tidyverse 函数或参数的生命周期状态？答案

【问题标题】：How do you find the lifecycle status of a tidyverse function or argument?如何找到 tidyverse 函数或参数的生命周期状态？
【发布时间】：2022-01-05 23:50:49
【问题描述】：

计算 tidyverse 函数的lifecycle stage 的正确方法是什么？（即函数/参数是否考虑stable、experimental、deprecated或superseded）

到目前为止我所知道的

我猜文档会告诉我们，例如：library(tidyverse); ?summarise 将 .groups 参数显示为“实验性”。

假设函数/参数是“稳定的”，除非它被明确指定为“实验性”、“不推荐”或“取代”正确，或者是否有更准确/更简单的方法来确定它是否“稳定” ?

背景

如果它是相关的，我试图解决的问题是一个朋友抱怨偶尔被弃用的 tidyverse 功能需要闪亮的应用程序维护。所以我想建议他们检查他们未来工作的“稳定”功能/参数，以尽量减少这种维护。就在他们这样做的最简单/最明智的方式之后。

【问题讨论】：

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

一个潜在的解决方案是使用 lifecycle package 中的 lint_tidyverse_lifecycle() function 对您的包/脚本进行 lint，以识别“不稳定”功能，例如

（在 Rstudio 中）：

library(lifecycle)
lint_tidyverse_lifecycle()

就我而言，这给了我大量不稳定的功能，我需要更正/更新/修复：

其中大部分都是非常简单的更改（即dplyr::sample_n() -> dplyr::slice_sample()），一旦所有问题都得到解决，脚本中使用的所有 tidyverse 函数都将“稳定”。

【讨论】：

【解决方案2】：

有关调试代码，请参阅lint_lifecycle，它在文件中搜索匹配项。要找到函数的生命周期（这里专门针对 tidyverse），我们可以创建一个自定义函数。这些方法都没有在summarise 中识别像.groups 这样的实验参数。然后，它可能会导致以后令人沮丧的调试过程。对于这些功能，我会考虑找到一个稳定的替代方案，例如 base R aggregate。

f <- function(type = NULL){
  check_pkgs <- Vectorize(lifecycle:::pkg_lifecycle_statuses, "package")
  pkgs <- tidyverse::tidyverse_packages()
  l <- check_pkgs(pkgs)
  l <- l[lapply(l, length) > 0]
  df <- data.frame(pkg = unlist(l[seq.int(1, length(l), 3)], use.names = F),
                   fun = unlist(l[seq.int(2, length(l), 3)], use.names = F),
                   cycle = unlist(l[seq.int(3, length(l), 3)], use.names = F))
  if(!is.null(type)) subset(df, cycle == type) else df
}

# many functions are "experimental".
f("experimental")

对于非tidyverse函数，我们可以将pkgs <- tidyverse_packages()替换为

att <- .packages()
pkgs <- att[!att %in% rownames(installed.packages(priority="base"))]

如果情况需要，我们可以通过查找进行一些手动搜索

needles <- f()$fun
haystack <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()[["contents"]]

顺便说一句，tidyverse 文档中仍在使用更多阶段（lifecycle 不再推荐）。选项被取代、弃用、质疑、失效、实验性、软性弃用。进一步的警告是成熟和退休。

【讨论】：