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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
