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Google 的 R 语言编码风格指南  

2013-05-13 19:09:02|  分类: python |  标签: |举报 |字号 订阅

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来自 Google 的 R 语言编码风格指南

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读、分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成.


  1. 表示和命名
    • 文件命名
    • 文件名应以 .R (大写) 结尾, 文件名本身要有意义. 
      正例: predict_ad_revenue.R 
      反例: foo.R

    • 标识符命名
    • 在标识符中不要使用下划线 ( _ ) 或连字符 ( - ). 标识符应根据如下惯例命名. 变量名应使用点 (.) 分隔所有的小写字母或单词; 函数名首字母大写, 不用点分隔 (所含单词首字母大写); 常数命名规则同函数, 但需使用一个 k 开头.

      • variable.name 
        正例: avg.clicks 
        反例: avg_Clicks avgClicks
      • FunctionName 
        正例: CalculateAvgClicks 
        反例: calculate_avg_clicks calculateAvgClicks 
        函数命名应为动词或动词性短语. 
        例外: 当创建一个含类 (class) 属性的对象时, 函数名 (也是constructor) 和类名 (class) 应当匹配 (例如, lm).
      • kConstantName

  2. 语法
    • 单行长度
    • 最大单行长度为 80 个字符.

    • 缩进
    • 使用两个空格来缩进代码. 永远不要使用制表符或混合使用二者. 
      例外: 当括号内发生折行时, 所折行与括号内的第一个字符对齐.

    • 空白
    • 在所有二元操作符 (=+-<-, 等等) 的两侧加上空格. 
      例外: 在函数调用中传递参数时 = 两边的空格可加可不加.

      不可在逗号前加空格, 逗号后总须加空格. 

      正例:

      tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"])
      total <- sum(x[, 1])
      total <- sum(x[1, ])

      反例:

      tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt<0, "campaignid"])  # 在 '<' 两侧需要增加空格
      tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0,"campaignid"])  # 逗号后需要一个空格
      tabPrior<- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"])  # 在 <- 前需要一个空格
      tabPrior<-table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"])  # 在 <- 两侧需要增加空格
      total <- sum(x[,1])  # 逗号后需要一个空格
      total <- sum(x[ ,1])  # 逗号后需要一个空格, 而非逗号之前

      在前括号前加一个空格, 函数调用时除外.

      正例: 
      if (debug)

      反例: 
      if(debug)

      多加空格 (即, 在行内使用多于一个空格) 也是可以的, 如果这样做能够改善等号或箭头 (<-) 的对齐效果.

      plot(x    = xCoord,
           y    = dataMat[, makeColName(metric, ptiles[1], "roiOpt")],
           ylim = ylim,
           xlab = "dates",
           ylab = metric,
           main = (paste(metric, " for 3 samples ", sep="")))
      
      

      不要向圆括号或方括号中的代码两侧加入空格. 
      例外: 逗号后总须加空格.

      正例:

      if (debug)
      x[1, ]

      反例:

      if ( debug )  # debug 的两边不要加空格
      x[1,]  # 需要在逗号后加一个空格 

    • 花括号
    • 前括号永远不应该独占一行; 后括号应当总是独占一行. 您可以在代码块只含单个语句时省略花括号; 但在处理这类单个语句时, 您必须 前后一致地 要么全部使用花括号, 或者全部不用花括号.

      if (is.null(ylim)) {
        ylim <- c(0, 0.06)
      }

      或 (不可混用)

      if (is.null(ylim))
        ylim <- c(0, 0.06)

      总在新起的一行开始书写代码块的主体.

      反例: 
      if (is.null(ylim)) ylim <- c(0, 0.06) 
      if (is.null(ylim)) {ylim <- c(0, 0.06)}

    • 赋值
    • 使用 <- 进行赋值, 不用 = 赋值.

      正例: 
      x <- 5

      反例: 
      x = 5

    • 分号
    • 不要以分号结束一行, 也不要利用分号在同一行放多于一个命令. (分号是毫无必要的, 并且为了与其他Google编码风格指南保持一致, 此处同样略去.)

  3. 代码组织
    • 总体布局和顺序
    • 如果所有人都以相同顺序安排代码内容, 我们就可以更加轻松快速地阅读并理解他人的脚本了.

      1. 版权声明注释
      2. 作者信息注释
      3. 文件描述注释, 包括程序的用途, 输入和输出
      4. source() 和 library() 语句
      5. 函数定义
      6. 要执行的语句, 如果有的话 (例如, printplot)

      单元测试应在另一个名为 原始的文件名_unittest.R 的独立文件中进行.

    • 注释准则
    • 注释您的代码. 整行注释应以 # 后接一个空格开始.

      行内短注释应在代码后接两个空格, #, 再接一个空格.

      # Create histogram of frequency of campaigns by pct budget spent.
      hist(df$pctSpent,
           breaks = "scott",  # method for choosing number of buckets
           main   = "Histogram: fraction budget spent by campaignid",
           xlab   = "Fraction of budget spent",
           ylab   = "Frequency (count of campaignids)")
      

    • 函数的定义和调用
    • 函数定义应首先列出无默认值的参数, 然后再列出有默认值的参数.

      函数定义和函数调用中, 允许每行写多个参数; 折行只允许在赋值语句外进行. 
      正例:

      PredictCTR <- function(query, property, numDays,
                             showPlot = TRUE)
      
      反例:
      PredictCTR <- function(query, property, numDays, showPlot =
                             TRUE)
      

      理想情况下, 单元测试应该充当函数调用的样例 (对于包中的程序来说).

    • 函数文档
    • 函数在定义行下方都应当紧接一个注释区. 这些注释应当由如下内容组成: 此函数的一句话描述; 此函数的参数列表, 用 Args: 表示, 对每个参数的描述 (包括数据类型); 以及对于返回值的描述, 以 Returns: 表示. 这些注释应当描述得足够充分, 这样调用者无须阅读函数中的任何代码即可使用此函数.

    • 示例函数
    • 
      
      CalculateSampleCovariance <- function(x, y, verbose = TRUE) {
        # Computes the sample covariance between two vectors.
        #
        # Args:
        #   x: One of two vectors whose sample covariance is to be calculated.
        #   y: The other vector. x and y must have the same length, greater than one,
        #      with no missing values.
        #   verbose: If TRUE, prints sample covariance; if not, not. Default is TRUE.
        #
        # Returns:
        #   The sample covariance between x and y.
        n <- length(x)
        # Error handling
        if (n <= 1 || n != length(y)) {
          stop("Arguments x and y have invalid lengths: ",
               length(x), " and ", length(y), ".")
        }
        if (TRUE %in% is.na(x) || TRUE %in% is.na(y)) {
          stop(" Arguments x and y must not have missing values.")
        }
        covariance <- var(x, y)
        if (verbose)
          cat("Covariance = ", round(covariance, 4), ".\n", sep = "")
        return(covariance)
      }
      
      

    • TODO 书写风格
    • 编码时通篇使用一种一致的风格来书写 TODO. 
      TODO(您的用户名): 所要采取行动的明确描述

  4. 语言
    • Attach
    • 使用 attach 造成错误的可能数不胜数. 避免使用它.

    • 函数
    • 错误 (error) 应当使用 stop() 抛出.

    • 对象和方法
    • S 语言中有两套面向对象系统, S3 和 S4, 在 R 中这两套均可使用. S3 方法的可交互性更强, 更加灵活, 反之, S4 方法更加正式和严格. (对这两套系统的说明, 参见 Thomas Lumley 的文章 "Programmer's Niche: A Simple Class, in S3 and S4", 发表于 R News 4/1, 2004, 33 - 36 页: http://cran.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2004-1.pdf.)

      这里推荐使用 S3 对象和方法, 除非您有很强烈的理由去使用 S4 对象和方法. 使用 S4 对象的一个主要理由是在 C++ 代码中直接使用对象. 使用一个 S4 泛型/方法的主要理由是对双参数的分发.

      避免混用 S3 和 S4: S4 方法会忽略 S3 中的继承, 反之亦然.

  5. 例外
  6. 除非有不去这样做的好理由, 否则应当遵循以上描述的编码惯例. 例外包括遗留代码的维护和对第三方代码的修改.

  7. 结语
  8. 遵守常识, 前后一致.

    如果您在编辑现有代码, 花几分钟看看代码的上下文并弄清它的风格. 如果其他人在 if 语句周围使用了空格, 那您也应该这样做. 如果他们的注释是用星号组成的小盒子围起来的, 那您也要这样写。

    遵循编码风格准则的意义在于, 人们相当于有了一个编程的通用词汇表, 于是人们可以专注于您在 说什么, 而不是您是 怎么说 的. 我们在这里提供全局的编码风格规则以便人们了解这些词汇, 但局部风格也很重要. 如果您加入文件中的代码看起来和周围的已有代码截然不同, 那么代码阅读者的阅读节奏就会被破坏. 尽量避免这样做. OK, 关于如何写代码已经写得够多了; 代码本身要有趣的多. 编码愉快!

  9. 参考文献
  10. http://www.maths.lth.se/help/R/RCC/ - R语言编码惯例 
    http://ess.r-project.org/ - 为 emacs 用户而生. 在您的 emacs 中运行 R 并且提供了一个 emacs mode.
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