Saya tidak memprogram dalam R, tetapi saya memprogram sebaliknya, dan saya tidak melihat masalah khusus-R di sini.
Saya membayangkan bahwa kebanyakan orang pertama-tama menulis sesuatu karena mereka benar-benar menginginkannya sendiri. Sebaliknya, setiap perasaan bahwa seseorang harus menerbitkan perangkat lunak karena itu yang harus dilakukan harus ditentang dengan kuat. Orang pintar bisa menjadi programmer yang buruk, dan seringkali memang demikian.
Menjadi perusahaan publik tampaknya masalah kepercayaan diri bahwa Anda memiliki sesuatu yang sama baiknya atau lebih baik daripada apa yang sudah publik dan mengisi celah. Mengetahui bahwa orang lain ingin melakukan hal yang sama tentu saja merupakan dorongan.
Jika Anda ragu, jangan publikasikan. Di banyak komunitas, ada masalah kontrol kualitas perangkat lunak biasa-biasa saja atau kereta yang dirilis oleh programmer tidak kritis atau tidak berpengalaman, meskipun seberapa buruk masalah tetap terbuka untuk diperdebatkan. Optimis merasa bahwa hal-hal sepele hanya dapat diabaikan dan bahwa pengguna akan mengekspos bug dan keterbatasan dengan cukup cepat; pesimis merasa bahwa kita tenggelam dalam hal-hal berkualitas buruk dan sulit untuk memberitahu pemenang dari yang kalah. (Di sisi lain, pengalaman yang diperoleh dari publikasi adalah bagian dari apa yang memungkinkan programmer untuk meningkat.)
Mungkin ada buku tentang ini, tetapi beberapa petunjuk muncul dalam pikiran:
Dokumentasi yang berkualitas baik membedakan perangkat lunak yang baik dan juga kode yang baik, bahkan terkadang lebih jelas. Jangan pernah meremehkan berapa banyak pekerjaan yang akan dibutuhkan untuk menyediakan dokumentasi yang layak untuk kode tersebut. Programmer R sering tampaknya mengharuskan pengguna R tahu sebanyak yang mereka lakukan tentang teknik yang diimplementasikan dan mendokumentasikan secara minimal ....
Sejauh mungkin, uji kode Anda sehingga Anda dapat mereproduksi solusi yang dipublikasikan dengan data nyata dari tempat lain. (Jika Anda membuat kode untuk sesuatu yang benar-benar baru, itu mungkin lebih sulit, tetapi bukan tidak mungkin. Juga, Anda mungkin sering bertanya-tanya apakah itu bug mereka atau milik Anda.)
Pemrogram sering meremehkan kemampuan pengguna untuk membuang data yang tidak cocok pada suatu program. Jadi, pikirkan tentang apa yang bisa salah, misalnya dengan nilai yang hilang, nol jika suatu program mengasumsikan positif, dll, dll. (Yang jinak mengambil di sini adalah bahwa tugas para pengguna untuk menemukan masalah dan meningkatkan kode melalui umpan balik mereka , tetapi program yang mudah rusak tidak akan meningkatkan reputasi Anda.)
sos::findFnmenganggap kriteria ini cukup penting untuk memasukkan info ini ke tabel hasil!)? Demo? Halaman web dengan informasi lebih lanjut? Apakahcitationmemberikan kertas atau buku # 2 yang tepat Anda dapat mengirimkan data contoh dengan kode Anda, jadi bahkan jika tidak ada implementasi lain Anda dapat menguji kode Anda, sekarang orang lain dapat menguji implementasi mereka terhadap Anda.Ini adalah pertanyaan penting dan praktis. Mari kita mulai dengan membedakan antara menulis paket dan menerbitkannya di CRAN.
Alasan untuk tidak menulis paket:
Alasan untuk menulis paket R:
Alasan untuk mengirimkan paket (CRAN, Bioconductor, ...):
sumber
Ingat bahwa ada opsi # 3; Anda dapat meminta pengelola paket yang relevan untuk memasukkan kode atau data Anda.
sumber
Pemicu pribadi saya untuk pengemasan adalah:
Seorang kolega meminta saya kode. Sebagian besar dari kode yang saya tulis setidaknya berdasarkan permintaan rekan-rekan (yang menggunakan R tetapi tidak memprogram sendiri sebanyak itu) seperti untuk saya sendiri.
Saya menggunakan persyaratan formal suatu paket (dokumentasi) untuk "memaksa" saya membersihkan dan mendokumentasikan kode saya.
Saya setuju dengan @JohnRos bahwa ada cukup perbedaan antara menulis paket dan menerbitkan paket.
Saya biasanya paket awal, tetapi kemudian membuat paket hanya "semipublic". Artinya, mungkin tersedia di server internal (atau di r-forge), sehingga kolega saya dapat mengakses paket. Tetapi saya menerbitkan ke CRAN hanya setelah paket telah digunakan selama berbulan-bulan atau bahkan beberapa tahun oleh rekan-rekan dekat. Ini tidak memunculkan semua bug sesuai dengan poin @Nick Cox # 3, tetapi cukup banyak.
Versi paket (saya cantumkan tanggal setelah tanda hubung dalam nomor versi) membuatnya mudah untuk memperbaiki hal-hal ("untuk melakukan ini dan itu, pastikan Anda menginstal setidaknya versi minggu lalu")
Menurut kontrak kerja saya, majikan saya memiliki kata terakhir pada keputusan apakah dan bagaimana sebuah paket dapat dipublikasikan ke dunia luar.
Hal mana saya tidak belum memiliki strategi yang baik untuk kemasan adalah data.
Komentar untuk daftar alasan Anda:
Tidak menemukan paket yang melakukan apa yang saya butuhkan untuk saya memicu penulisan kode, tetapi tidak ada hubungannya dengan keputusan apakah akan mengemas atau tidak.
Secara pasti. Mungkin sudah perlu berbagi antara beberapa komputer yang saya gunakan.
Anda dapat mengimpor metode-metode itu ke dalam paket / kode Anda: ini adalah titik terhadap penulisan kode tersebut, tetapi hanya secara tidak langsung berkaitan dengan pengemasan
Bagi saya, tidak ada jumlah minimum fungsi untuk memulai paket. Dalam paket pengalaman saya cenderung tumbuh "secara otomatis". Sebaliknya, setelah saya menemukan diri saya beberapa kali bercabang dari paket baru dari yang lain (karena misalnya beberapa fungsi pembantu pada akhirnya ternyata berbeda secara tematis dan berguna dalam situasi lain juga), saya sekarang agak segera membuat paket baru.
Juga, jika Anda tidak menulis dokumentasi dan tes, ini bisa menjadi jumlah pekerjaan yang penghalang ketika sejumlah fungsi "cukup" untuk membuat paket menumpuk.
(Jika Anda segera menulisnya, maka upaya tambahan untuk memasukkannya ke dalam paket dapat diabaikan begitu Anda mengetahui alur kerjanya).
sumber
Saya akan mengatakan membuat sebuah paket setiap kali Anda melakukan serangkaian tugas serupa dalam R yang cukup besar sehingga Anda akan mendapat manfaat dari sebuah paket di mana Anda dapat meletakkan sesuatu di namespace (untuk menghindari konflik dengan fungsi yang bernama sama), di mana Anda dapat menulis dokumentasi. Saya bahkan memiliki paket di github untuk menggabungkan fungsi-fungsi yang tidak berhubungan, tetapi saya sering menggunakannya sehingga saya pikir mereka pantas mendapatkan dokumentasi, file manual, dll.
Case use lain bisa ketika mengirimkan kertas, jika Anda memiliki sejumlah fungsi Anda dapat dengan mudah membuat paket, termasuk dokumentasi untuk fungsi-fungsi itu, contoh untuk setiap fungsi, dan tutorial tentang cara menggunakannya. Dan Anda tidak perlu menaruhnya di CRAN, seperti yang dikatakan dalam jawaban di atas. Ini bisa menjadi luar biasa untuk reproduksibilitas.
Tiga alat yang menurut saya penting:
install_github(atau menginstal_bitbucket, dll.) Untuk menginstal langsung dari GitHub, yang bagus untuk berbagi dengan orang lain.sumber
Saya setuju dengan semua yang saya baca sejauh ini. Semua alasan itu adalah praktik pemrograman yang baik dan tidak berlaku untuk R khususnya. Namun saya menemukan diri saya menulis paket R sebagian besar waktu, dan untuk alasan lain. Jadi saya akan menambahkan:
Alasan spesifik R untuk menulis paket R:
Setiap kali Anda menggunakan bahasa asing seperti C, C ++ atau FORTRAN (kebanyakan untuk komputasi berkinerja tinggi), menulis sebuah paket sangat bermanfaat. Jika Anda memiliki lebih dari satu atau dua fungsi, Anda dengan cepat berakhir dengan file-file di semua tempat dan ketergantungan antara kode R dan C yang sulit dipertahankan dan di-port.
sumber
Salah satu alasan yang tidak disebutkan dalam jawaban bagus lainnya: Anda memiliki proyek analisis data yang besar atau kompleks. Pengemasan, pertama, data sebagai paket, dan kemudian diperluas dengan fungsi-fungsi yang berguna untuk mengubah, memplot, atau menghitung analisis tertentu. Dengan cara ini Anda mendapatkan versi data terdokumentasi lengkap dengan semua fungsi yang digunakan untuk menghitung analisis yang dilaporkan. Kemudian laporan dari proyek dapat ditulis menggunakan rajutan atau paket lain untuk penelitian yang dapat direproduksi!
Ini secara signifikan dapat menghemat waktu jika beberapa analisis ulang harus dilakukan, atau bahkan dapat dipublikasikan (atau setengah diterbitkan) jika analisis diterbitkan.
sumber