以不同于在 JRI 中使用 source() 的方式执行 R 脚本

Question

我是 R 新手，一直在尝试使用 JRI。通过JRI，我使用了“eval()”函数得到了一定的结果。如果我想执行 R 脚本，我使用了“source()”。但是，我现在处于需要对连续传入的数据执行脚本的情况。虽然我仍然可以使用“source()”，但从性能角度来看，我认为这不是最佳方式。

我所做的是将整个 R 脚本读入内存，然后尝试使用“eval()”传递脚本 - 但这似乎不起作用。我已确保脚本已正确加载到内存中 - 这是因为如果我将此脚本（加载到内存中）写入文件并获取此新创建的文件，它确实会产生预期的结果。

有没有办法让我不一遍又一遍地获取同一个文件并从内存中执行它？我的每个数据单元都是独立的，必须在它们可用时独立处理。我迫不及待地想收集一堆数据单元，然后将它们传递给 R 脚本。

我搜索了很多，但没有找到与此相关的任何内容。任何可以帮助我朝这个方向发展的指针都会非常有帮助。

Answer 1

我的处理方式如下-

1. 我将整个脚本封装在一个函数中。
2. 我在程序开始执行时获取了脚本文件（现在包含函数）。

3. 我获取文件的地方，我现在只是调用包含脚本本身的函数，即 -

   REXP 结果 = rengine.eval("retVal

   这里，getFunctionName() 给了我包含脚本的函数的名称。

由于它已加载到内存中并且可用，因此我不必每次要执行脚本时都获取脚本文件。传递给脚本的任何参数都作为 env 完成。变量。

这似乎是一种解决方法，但解决了我的问题。欢迎任何更好的选择。