正如@hrbrmstr 所指出的,您可以使用externalptr 类型来保持此类对象“活动”,这在编写R 扩展的this section 中有所提及,尽管我看不出有任何理由为什么您会这样做需要将任何内容存储为void*。如果您对使用一点 C++ 没有任何问题,Rcpp class XPtr 可以消除与管理EXTPTRSXPs 相关的大量样板文件。例如,假设以下简化示例代表您的第三方库的 API:
#include <Rcpp.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct {
unsigned int count;
double total;
} CStruct;
CStruct* init_CStruct() {
return (CStruct*)::malloc(sizeof(CStruct));
}
void free_CStruct(CStruct* ptr) {
::free(ptr);
::printf("free_CStruct called.\n");
}
typedef Rcpp::XPtr<CStruct, Rcpp::PreserveStorage, free_CStruct> xptr_t;
当使用通过new 创建的指针时,通常使用Rcpp::XPtr<SomeClass> 就足够了,因为default finalizer 只是在持有的对象上调用delete。但是,由于您正在处理 C API,我们必须提供(默认)模板参数 Rcpp::PreserveStorage,更重要的是,提供适当的终结器(在此示例中为 free_CStruct),以便 XPtr 不会调用 @ 987654336@ 在通过malloc 等分配的内存上,当相应的 R 对象被垃圾回收时。
继续该示例,假设您编写以下函数来与您的CStruct 交互:
// [[Rcpp::export]]
xptr_t MakeCStruct() {
CStruct* ptr = init_CStruct();
ptr->count = 0;
ptr->total = 0;
return xptr_t(ptr, true);
}
// [[Rcpp::export]]
void UpdateCStruct(xptr_t ptr, SEXP x) {
if (TYPEOF(x) == REALSXP) {
R_xlen_t i = 0, sz = XLENGTH(x);
for ( ; i < sz; i++) {
if (!ISNA(REAL(x)[i])) {
ptr->count++;
ptr->total += REAL(x)[i];
}
}
return;
}
if (TYPEOF(x) == INTSXP) {
R_xlen_t i = 0, sz = XLENGTH(x);
for ( ; i < sz; i++) {
if (!ISNA(INTEGER(x)[i])) {
ptr->count++;
ptr->total += INTEGER(x)[i];
}
}
return;
}
Rf_warning("Invalid SEXPTYPE.\n");
}
// [[Rcpp::export]]
void SummarizeCStruct(xptr_t ptr) {
::printf(
"count: %d\ntotal: %f\naverage: %f\n",
ptr->count, ptr->total,
ptr->count > 0 ? ptr->total / ptr->count : 0
);
}
// [[Rcpp::export]]
int GetCStructCount(xptr_t ptr) {
return ptr->count;
}
// [[Rcpp::export]]
double GetCStructTotal(xptr_t ptr) {
return ptr->total;
}
// [[Rcpp::export]]
void ResetCStruct(xptr_t ptr) {
ptr->count = 0;
ptr->total = 0.0;
}
此时,您已经完成了足够的工作,可以从 R 开始处理 CStructs:
-
ptr <- MakeCStruct() 将初始化 CStruct 并将其存储为 R 中的 externalptr
-
UpdateCStruct(ptr, x) 会修改CStruct 中存储的数据,SummarizeCStruct(ptr) 会打印摘要等。
-
rm(ptr); gc() 将删除 ptr 对象并强制垃圾收集器运行,从而调用 free_CStruct(ptr) 并销毁 C 端的对象
您提到了使用 S4 类,这是在一个地方包含所有这些功能的一种选择。这是一种可能性:
setClass(
"CStruct",
slots = c(
ptr = "externalptr",
update = "function",
summarize = "function",
get_count = "function",
get_total = "function",
reset = "function"
)
)
setMethod(
"initialize",
"CStruct",
function(.Object) {
.Object@ptr <- MakeCStruct()
.Object@update <- function(x) {
UpdateCStruct(.Object@ptr, x)
}
.Object@summarize <- function() {
SummarizeCStruct(.Object@ptr)
}
.Object@get_count <- function() {
GetCStructCount(.Object@ptr)
}
.Object@get_total <- function() {
GetCStructTotal(.Object@ptr)
}
.Object@reset <- function() {
ResetCStruct(.Object@ptr)
}
.Object
}
)
然后,我们可以像这样使用CStructs:
ptr <- new("CStruct")
ptr@summarize()
# count: 0
# total: 0.000000
# average: 0.000000
set.seed(123)
ptr@update(rnorm(100))
ptr@summarize()
# count: 100
# total: 9.040591
# average: 0.090406
ptr@update(rnorm(100))
ptr@summarize()
# count: 200
# total: -1.714089
# average: -0.008570
ptr@reset()
ptr@summarize()
# count: 0
# total: 0.000000
# average: 0.000000
rm(ptr); gc()
# free_CStruct called.
# used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
# Ncells 484713 25.9 940480 50.3 601634 32.2
# Vcells 934299 7.2 1650153 12.6 1308457 10.0
当然,另一种选择是使用Rcpp Modules,它或多或少会处理 R 端的类定义样板(但是使用引用类而不是 S4 类)。