Як побачити вихідний код функції R .Internal або .Primitive?

Жодне з них не показує вихідний код pnormфункції,

stats:::pnorm
getAnywhere(pnorm)  

Як я можу побачити вихідний код pnorm?

sum
 (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
.Primitive("sum")
function (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
methods(sum)
no methods were found

і, як я можу побачити вихідний код sumфункції?

Вихідний код R pnorm:

function (q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
.Call(C_pnorm, q, mean, sd, lower.tail, log.p)

Отже, технічно кажучи, введення "pnorm" дійсно показує вам вихідний код. Однак корисніше: кишки pnormкодуються на C, тому поради в попередньому питанні щодо перегляду вихідного коду на R корисні лише для периферії (більшість із них зосереджено на функціях, прихованих у просторах імен тощо).

Стаття Уве Ліггеса в R news (стор. 43) є хорошим загальним посиланням. З цього документа:

При перегляді вихідного коду R іноді відображаються виклики до однієї з таких функцій: .C (), .Call (), .Fortran (), .External () або .Internal () та .Primitive (). Ці функції викликають точки входу в скомпільованому коді, такі як спільні об'єкти, статичні бібліотеки або бібліотеки динамічних посилань. Тому необхідно зазирнути у джерела складеного коду, якщо потрібно повне розуміння коду. ... Першим кроком є ​​пошук точки входу у файлі '$ R HOME / src / main / names.c', якщо виклична функція R є .Primitive () або .Internal (). Це зроблено в наступному прикладі для коду, що реалізує "просту" функцію R (sum).

(Виділено бо точна функція , яку ви просили про ( sum) розглядається в статті Ligges в.)

Залежно від того, наскільки серйозно ви хочете копатись у коді, можливо, варто завантажити та розпакувати вихідний код, як пропонує Ligges (наприклад, тоді ви можете використовувати інструменти командного рядка, такі як grepпошук у вихідному коді). Для більш випадкового огляду ви можете переглянути джерела в Інтернеті через сервер R Subversion або дзеркало github Вінстона Чанга (посилання тут стосуються конкретно src/nmath/pnorm.c). (Вгадавши правильне місце для пошуку, src/nmath/pnorm.cбере певне знайомство зі структурою вихідного коду R.)

meanі sumобидва вони реалізовані в резюме . c .

Я знаю, що цій публікації більше 2 років, але я вважав, що це може бути корисним для деяких користувачів, які переглядають це питання.

В основному я просто копіюю свою відповідь на це інше подібне запитання, щоб воно могло виявитися корисним для деяких користувачів R, які хочуть дослідити вихідні файли C.

1. По-перше, за допомогою pryr ви можете використовувати show_c_sourceфункцію, яка буде шукати на GitHub відповідний фрагмент коду у вихідних файлах C. Працює для .Internal та .Primitive функцій.

   body(match.call)
   
   # .Internal(match.call(definition, call, expand.dots))
   
   pryr::show_c_source(.Internal(match.call(definition, call, expand.dots)))
   

   Що переходить на цю сторінку , показуючи, що unique.cмістить функцію do_matchcall .

2. Я зібрав цей файл , розділений табуляцією , спираючись на names.cфайл та використовуючи файли пошуку в файлах, щоб визначити місце розташування вихідного коду. Є деякі функції, які мають певні для платформи файли, і кілька інших, для яких існує більше одного файлу з відповідним вихідним кодом. Але в іншому відображення досить добре встановлене, принаймні для поточної версії (3.1.2).

> methods(mean)
[1] mean.data.frame mean.Date       mean.default    mean.difftime   mean.IDate*    
[6] mean.POSIXct    mean.POSIXlt    mean.yearmon*   mean.yearqtr*  

   Non-visible functions are asterisked
> mean.default
function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 
{
    if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
        warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
        return(NA_real_)
    }
    if (na.rm) 
        x <- x[!is.na(x)]
    if (!is.numeric(trim) || length(trim) != 1L) 
        stop("'trim' must be numeric of length one")
    n <- length(x)
    if (trim > 0 && n) {
        if (is.complex(x)) 
            stop("trimmed means are not defined for complex data")
        if (any(is.na(x))) 
            return(NA_real_)
        if (trim >= 0.5) 
            return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
        lo <- floor(n * trim) + 1
        hi <- n + 1 - lo
        x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
    }
    .Internal(mean(x))
}
<bytecode: 0x155ef58>
<environment: namespace:base>