简介
最近有读者问我，如何查看R语言某包中某函数的源代码呢？我第一时间给出了自己比较常用的方法（见方法一），今天打算做个这方面的推文，于是又查了些资料，才发现原来水好深！还有更好的方法(见方法二)，并且和不同的面向对象系统有关。
方法一
打开查 R 包的相关网站，比如：https://rdrr.io/
查R包的相关网站
- 输入你的 R 包名称或者相应的函数，这里以 nlme 包中的
lme()为例。
找到对应位置
- 进入会出现这样的界面，界面相应介绍可以下图：
界面介绍
- 打开左上角的源代码（Source code）即可找到该包内部的所有函数了。
源代码
- 找到你对应的函数，进入即可，任务完成。
nlme 源代码
方法二
Stack overflow[1]中给出了一些更加高效的方式，在 R 控制台输入相应函数，即可得到对应函数的源代码了。
这里小编做个知识点整理，自己也学一波。这里的知识点比较难，和面向对象编程有关，就当是拓展吧，实在不行就和小编一样使用方法一吧。
S3方法调度系统
对于S3类，可以使用methods函数列出所有和该函数有关的特定泛型函数或类，例如：输入methods(t)
> methods(t) [1] t.data.frame t.default t.ts* Non-visible functions are asterisked > methods(class="ts") [1] aggregate.ts as.data.frame.ts cbind.ts* cycle.ts* [5] diffinv.ts* diff.ts kernapply.ts* lines.ts [9] monthplot.ts* na.omit.ts* Ops.ts* plot.ts [13] print.ts time.ts* [<-.ts* [.ts* [17] t.ts* window<-.ts* window.ts* Non-visible functions are asterisked
“Non-visible functions are asterisked”表示该函数未从其程序包的命名空间中导出。但你可以通过:::函数（即stats :::: t.ts）或使用getAnywhere()查看其源代码。
注：
getAnywhere()非常好用，你不需要知道函数来自哪个包。推荐直接使用这个函数。
> getAnywhere(t.ts) A single object matching ‘t.ts’ was found It was found in the following places registered S3 method for t from namespace stats namespace:stats with value function (x) { cl <- oldClass(x) other <- !(cl %in% c("ts", "mts")) class(x) <- if (any(other)) cl[other] attr(x, "tsp") <- NULL t(x) } <bytecode: 0x294e410> <environment: namespace:stats>
S4方法的调度系统
S4系统是一种较新的方法调度系统，可以替代S3系统。下面是一个S4函数的示例
> library(Matrix) Loading required package: lattice > chol2inv standardGeneric for "chol2inv" defined from package "base" function (x, ...) standardGeneric("chol2inv") <bytecode: 0x000000000eafd790> <environment: 0x000000000eb06f10> Methods may be defined for arguments: x Use showMethods("chol2inv") for currently available ones.
输出已经提供了很多信息。standardGeneric是S4函数的指示器。使用showMethods可以查看已定义的S4的方法
> showMethods(chol2inv) Function: chol2inv (package base) x="ANY" x="CHMfactor" x="denseMatrix" x="diagonalMatrix" x="dtrMatrix" x="sparseMatrix"
getMethod可以用来查看其中一个方法的源代码
> getMethod("chol2inv", "diagonalMatrix") Method Definition: function (x, ...) { chk.s(...) tcrossprod(solve(x)) } <bytecode: 0x000000000ea2cc70> <environment: namespace:Matrix> Signatures: x target "diagonalMatrix" defined "diagonalMatrix"
调用未导出函数的函数
对于ts.union，.cbindts和.makeNamesTs是stats名称空间中未导出的函数。您可以使用:::运算符或getAnywhere查看未导出函数的源代码。
> stats:::.makeNamesTs function (...) { l <- as.list(substitute(list(...)))[-1L] nm <- names(l) fixup <- if (is.null(nm)) seq_along(l) else nm == "" dep <- sapply(l[fixup], function(x) deparse(x)[1L]) if (is.null(nm)) return(dep) if (any(fixup)) nm[fixup] <- dep nm } <bytecode: 0x38140d0> <environment: namespace:stats>
小编有话说
- 其实找代码简单，有些源代码是比较简单易懂的。但是更多的是通过面向对象编程的，以小编现在的能力还是看不大懂的。对于R初学者来说，要看懂源代码却是比较困难。
- 关于R语言高级编程学习，可以参考哈德利·威克汉姆开源书籍：Advanced R[2]（链接在文末的参考资料中），以及机械工业出版社出了对应的中文翻译版本《高级R语言编程指南》。
- 好消息，题外话： 在导师的帮助下，小编硕士期间第一篇sci终于接受了。运气不错，投的期刊今年升为一区顶刊了。天上乌云散开了，擦擦汗水，背起行囊，继续前行。
参考资料
[1]
Stack overflow: https://stackoverflow.com/questions/19226816/how-can-i-view-the-source-code-for-a-function
[2]
Advanced R: https://adv-r.hadley.nz/
