总结一下目前学习的，基于Rstudio的创建R包流程。

Part1：创建R包基本流程

step1：建立开发环境

目的是创建一个文件夹，用于储存编写R包的各种文档；在创建之前想好R包的名字，以及文件夹的路径。
这里示例R包名为newPackage。
进入Rstudio界面，依次点击File → New project → New Directory → R package,会出现如下界面，填写好R包名字，选择好开发包的工作目录（其它暂时都不用考虑）；最后点击Creat Project即可。

如上操作后，会进入新的工作环境，即R包开发环境；同时已经创建好R包开发所需的所必须的模板文档。主要包括4个部分：

（1）R 文件夹：用于存放R函数脚本的文件夹；里面有一个示例文件hello.R （2）man 文件夹：用于存放对应上述R函数的说明文档Rd文件的文件夹；里面有一个示例文件hello.Rd。（3）DESCRIPTION：关于R包的说明文档。（4）NAMESPACE：声明R包导出以供外部使用的函数以及R包从其他包导入的外部函数。

其中只有R函数脚本与DESCRIPTION需要我们细心准备外，其它可通过一些办法自动写入、更新。

step2：编写函数

首先先删除R文件夹里的示例文件、整个man文件夹、NAMESPACE文件；
2.2 然后在R文件夹内创建后缀名为.R的函数脚本，编写自定义的函数；

（1）如下在新创建的add.R脚本中，编写一个简单的加法函数。

（2）然后鼠标放置在函数上（如上图），按Ctrl+Alt+Shift+R组合快捷键为函数添加说明文档模板（Insert Roxygen Skeleton）(下左)；根据自己函数的功能完成注释(下右)

（3）测试编写的函数，有没有问题

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#激活R文件夹内的所有函数，供测试使用
devtools::load_all()
# i Loading newPackage
add(1,6)
# [1] 7

重复上述1~3步骤，不断添加新的函数。可以是一个函数对应一个脚本，也可以将同一类的函数都放置在一个脚本内。（4）为所有函数在man文件夹(如果没有，会创建)下逐一自动建立Rd文档，以及更新NAMESPCAE文档

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# 重复上述1~3步骤，又创建了一个减法的函数脚本

devtools::document()
# i Updating newPackage documentation
# i Loading newPackage
# Writing NAMESPACE
# Writing NAMESPACE

step3：编写DESCRIPTION文件

函数写好了之后，就需要对这个包的总体功能等信息进行描述与说明，这些信息主要包含在DESCRIPTION文件中

首先如下图所示，修改其中的四点说明：Title包的名字，Authors@R、Maintainer作者以及维护者信息、Description包的简要描述

然后使用下述函数，自动编写License部分

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# 如果没有依赖到别的具有不同版权的第三方包的话，一般选择最为广泛使用的 MIT 即可
usethis::use_mit_license()

此外，如果版本有更新，可手动修改 Version部分

之后再补充依赖包的信息。分为两类：Imports、Suggests、Depends。三者的区别还没完全清楚，暂时觉得还是第一个常用。
- 可使用函数usethis::use_package(package, type = "Imports", min_version = NULL);
- 假设其中的一个自定义的函数必须要用到dplyr包的filter()函数（因为实际中并未没有使用，之后会删去）

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usethis::use_package("dplyr", type = "Imports",
                     min_version = "1.0")
# √ Adding 'dplyr' to Imports field in DESCRIPTION
# * Refer to functions with `dplyr::fun()`

# 在函数脚本中使用的过程调用其它包的函数时，必须按照`package::function`，如`dplyr::filter()`的形式调用。

最后再check一下上述的所有文件，包括函数脚本，看看有没有问题

在R包不断完善的过程中，可以随时check一下，保证之前的修改没有什么问题

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devtools::check()
# -- R CMD check results --------------------- newPackage 0.1.0 ----
#   Duration: 19s
# 
# 0 errors √ | 0 warnings √ | 0 notes √

step4：收尾工作–安装包

（1）将包安装到本地的电脑点击Build → Install and restart，可将进行安装R，重启R，加载该包三个步骤。
（2）将包制成压缩包(*.tar.gz)，方便传输或者分享点击Build → Build Source Package

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install.packages("path/to/newPackage_0.1.0.tar.gz", 
                 repos=NULL, type="source")

Part2：R包进阶操作

上面介绍了编写R包的最简单的流程，还有很多进阶知识点值得学习。下面总结其中三个方面的整理。

2.1 示例数据集

（1）存储为rdata格式并使其对用户可用

使用usethis::use_data()函数，将数据对象（字符串、表格）储存到data文件夹里的rdata文件。

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x <- sample(1000)
usethis::use_data(x)
# √ Saving 'x' to 'data/x.rda'
# * Document your data (see 'https://r-pkgs.org/data.html'

dataframe = mtcars
usethis::use_data(dataframe)
# √ Saving 'dataframe' to 'data/dataframe.rda'
# * Document your data (see 'https://r-pkgs.org/data.html')

根据提示，需要在R文件夹下，创建内容框架如下的data.R说明文件。

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#' x
#'
#' Just test number(Description)
#'
#' @examples
#'   head(x)
"x"

#' dataframe
#'
#' Just test dataframe(Description)
#'
#' @examples
#'   head(dataframe)
"dataframe"

（2）储存为原始文件的形式（例如.csv，.xlsx等）

创建inst/extdata文件夹，用于储存这些文件即可

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dir.create("inst/extdata", recursive = T)
write.csv(mtcars, file = "inst/extdata/example.csv")

（3）调用这些数据

先document()、check()一下；重新安装，加载

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devtools::document()
devtools::check()

点击Build → Install and restart

调用示例数据

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data(x)
?x
str(x)
# int [1:1000] 134 448 373 532 823 646 567 146 776 503 ...

data(dataframe)
dim(dataframe)
# [1] 32 11

system.file("extdata", "example.csv", 
            package = "newPackage")
# [1] "C:/Users/******/Documents/R/win-library/4.1/newPackage/extdata/example.csv"

2.2 代码整理

（1）代码美化

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# 安装 {styler}
# install.packages("styler")

# 对整个包进行代码美化
styler::style_pkg()

（2）代码规范性检查

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# 安装 {lintr}
# install.packages("lintr")

# 对整个包进行不符合规范的代码查询（当然，都没有写多少代码，当然不会出现什么错误结果）
lintr::lint_package()

2.3 上传github

在我理解，将个人创建的R包上传到github中，可以高效的实现版本的控制、备份以及与他人共享，自己的使用等

（1）上传至github

已经基本完成了R包的成形工作（Part1），或者刚建立好R包开发环境也可以。

下载安装 Github Desktop，并登陆自己的个人账户。

如下图，将R包开发环境目录关联到respository仓库内。

点击之后，一般会提示关联的R包开发环境目录不在Git的仓库列表中，点击creat a repository即可

最后再点击Publish respository，并设置是否code private即可成功上传到github。

（2）commit → push

之后对包的文档进行修改、更新等操作时，都可以通过Github Desktop进行方便的提交

如下，对包添加了一个函数：在Github Desktop左下角填写更改的描述、点击Commit to main，再push到github上。之后在github主页看到的就是更新后的版本。

（3）创建README文件

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# 引入必备包 {rmarkdown}
# install.packages("rmarkdown")

# 默认的 README.Rmd 模版就创建完
usethis::use_readme_rmd()

# 然后在README.Rmd文件中进行修改
# 最后Knit即可

# 最后再在Github Desktop里 commit→push即可再github页面创建美观的read.me文档

参考教程： 1、为新手准备的现代化 R 包开发流程 https://cosx.org/2021/02/writing-r-packages-a-modern-workflow-for-beginners/ 2、R包的开发 https://zhuanlan.zhihu.com/p/336425664 3、https://r-packages-zh-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

补充

(1) 在代码脚本中引入管道符 %>%

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usethis::use_pipe() #在R中使用管道符

(2) 本地安装R包方式

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## 情况1
install.packages("RJSONIO_0.2-3.tar.gz", repos = NULL, type="source")

## 情况2
list.files("BayesPrism-main/BayesPrism/")
# [1] "DESCRIPTION" "inst"        "man"         "NAMESPACE"   "R" 
devtools::install_local("BayesPrism-main/BayesPrism/")

Part1：创建R包基本流程#

step1：建立开发环境#

step2：编写函数#

step3：编写DESCRIPTION文件#

step4：收尾工作–安装包#

Part2：R包进阶操作#

2.1 示例数据集#

2.2 代码整理#

2.3 上传github#

补充#