几款有用的R包

1.     autoinst

     自动安装缺失包，实际测试发现如果使用了包内的方法，只会导致R报错，并不会触发自动安装缺失包，可能逻辑检查考虑比较简单；

     必须library指定包名，并且每次只会执行一个缺失包的自动安装，安装完后就会中断；

2.     autoplot

     只是对ggplot2的plot方法 与 broom的augment方法 做了增强，并不是一个完整的自动绘图解决方案，并且两个方法对输入参数的数据格式也有严格的要求

3. Future：

一款简单的 R 异步包，充分利用各种资源使得 R 代码异步化

使用方法：将需要异步的代码放入 snippet 中即可

snippet 的两种定义方法：

1. 隐式声明：          v %<-% { expr }

2. 显示声明：          f <- future({ expr },params1,params2,…)

几个重要参数：

plan    执行计划       默认 sequential

  Name             操作系统       描述

同步 :                        非平行 :

sequential      all          连续执行

transparent     all         ( 用于调试 )

异步 :                        平行 :

multiprocess    all          优先选择多核 ( 系统支持 ), 否则使用多会话

multisession    all          多会话 ( 当前机器 )

multicore        不支持 Win     多核 ( 当前机器 )

cluster         all          集群方式

remote          all          远程执行

envir   指定执行环境    默认 NULL     当前环境

     接收 environment 对象

lazy    惰性执行       默认 FALSE    方法直接调用

         TRUE         立即返回，方法调用时才执行

globals     指定全局变量    默认 NULL     自动搜索全局变量

     接收 list 参数，变量名 + 变量值的形式，

注意：如不指定全局变量，自动搜索会非常耗时

packages   ( 可选 ) 指定加载包    默认 NULL

     接收 list 参数，包名，也可直接在 snippet 中使用 library

更多参数详见：Reference Packages

例如：

cid=123

future({

    library(futile.logger)

    flog.info(' 这是 snippet 里的代码 ,customId=’ + customId)

}, globals = list(customId = cid)) %plan% multiprocess