這篇要介紹 R 的環境(Environments)。

我個人覺得環境是一個寫程式很重要但一開始會很困惑的東西，之前一直處於似懂非懂的狀態。
其實如果只是用 R 來跑一些數據分析，其實不理解環境並不會造成什麼太大的問題，但如果能夠懂當然絕對是有利無弊。
最近有了寫 R package 的經驗後，讓我開始對「環境」比較了解，所以這篇想要將我的理解記錄下來。

1. 什麼是環境（Environments）？

當我們每次打開 R studio 這時候便是打開了某個環境，接著我們產生了一些變數，這些變數便是在這個環境底下。

很抽象嗎？
打開 R studio 時，在右上的框框（或是在某個位置）有個「Environment」，然後可以看到如下圖的「Gloabal Environment」，並且在下面的框框可以看到我們產生的變數（圖中的 x）。

這就表示，我們現在在「Gloabal Environment」這個環境底下，且 x 這個變數在「Gloabal Environment」環境中。

當我們把「Gloabal Environment」這個圖往下拉，可以看到像下圖這樣（每個人的可能都不太一樣） 依序往下就會是「Gloabal Environment」的 「parent 環境」。

（「parent 環境」是殺毀？！）

環境就像是房間

我覺得可以把「環境」想像是一個房間。
當妳/你在操作 R ，產生任何變數，做任何動作，都是在這個房間裡面操作（通常一打開 R studio 都會是在 Global 環境）。所以這些變數全部都會被放在這個房間裡。或是想像在一個房間裡縫娃娃這些娃娃做完都會被放在這個房間裡。

那「parent 環境」就會是，妳/你走出這個房間來到客廳，也就是說，這個房間是被包在家裡的，走出家裡，整個家是被包在建築物裡的，然後社區，然後某條路，某個區，某個縣市……就是一個俄羅斯娃娃的感覺。往上一層就會是「parent 環境」、「grand parent 環境」…..以此類推。

2. R 是如何在環境裡找變數的？

根據上面的解釋我們知道，每次操作 R 的時候我們都會是在某個環境底下。
那這和 R 要找變數有什麼關係呢？

在這之前我們先來看我現在有幾間房間呢？

search()
# [1] ".GlobalEnv"        "tools:rstudio"     "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices"
# [6] "package:utils"     "package:datasets"  "package:methods"   "Autoloads"         "package:base"

這表示，最底下的環境是.GlobalEnv(Gloabal Environment)，它的 parent 變數是tools:rstudio，再往上是package:stats……等等，最後會是package:base，但其實最上層會是 Empty environment。

在房間裡找東西？

如果今天妳/你人在一個房間裡找東西妳/你會怎麼找？
一定會先在房間裡搜尋一遍，如果怎麼都找不到，就會去客廳找，再找不到就到這棟建築物找……一直往外找對吧？

所以同樣的，如果今天我們想要找個變數 x，結果 R 發現找不到，那它就會往 parent 環境（search()的順序）找，再找不到就會再往上找，如果一直找到最上層還是沒有，就會跳出像這樣的錯誤。

x
# Error: object 'x' not found

找的方式就像是這個圖，source

parent 是誰？

我們可以用parent.env()來查看上一層環境，

now.env <- environment()
parent.env <- parent.env(now.env)
grandparent.env <- parent.env(parent.env)

3. 可以增加環境嗎？

如果仔細看剛剛search()的結果會發現，那些都是 package 呢！
其實在每次使用 library()或是require() attache 一個 pacakge 後環境就會被改變，這時 Gloabal Environment 的 parent 環境就會變成這個 package。（請自行實驗）

（題外話）
library() v.s require() 這兩者到底有什麼差別呢？

基本上兩個的差別只有在於找不到這個 package 時，library() 會產生 Error 暫停程式，require()會 FALSE 並吐出 Warning ，然後繼續執行程式。
所以可以把require()包在 if 裡，如果沒有這個 package 就安裝，程式也能繼續執行。

> library(x)
# Error in library(x) : there is no package called ‘x’

require(x)
# Loading required package: x
# Warning message:
# In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
#  there is no package called ‘x’

（題外話結束）

也就是說，如果我們今天使用library()或是require()就會讓環境改變。
所以如果今天是要 create package 的話，千萬不要將 library()和require()包在任何 function，這樣非常危險，可能會造成 Namespace 的混亂。（如果看不懂可以先忽略這段）

那如果今天需要用到這個包，但是又不想讓它加到 search path（parent 環境）裡怎麼辦？

這時候請使用::。例如，今天想要呼叫 pkg1 裡頭的 fun()，

pkg1::fun()

::還有一個很好用的時刻，就是當今天有兩個不同的 package 擁有兩個同樣名稱的 function 時，先載入的 package 順序會被放在後面，所以如果直接呼叫 funciton ，一定會用到後載入的 package 的 function。

如果現在是 pkg1 和 pkg2 都有 fun()，那我們可以這樣用，

# 呼叫 pkg1 的 fun
pkg1::fun()

# 呼叫 pkg2 的 fun
pkg2::fun()

這樣就絕對不會出錯了。 不過記得，要使用::必須要有 install 這個 package 才能使用。

Attaching v.s Loading

library() 和 require() 這兩個 function 的動作都是 Attaching，也就是會將這 package 加到 parent 環境 (search path)。
但 ::則是 Loading，也就是說，這個 pacakge 在 loading 後可以在記憶體（memory）中被找到，但不會被加到 parent 環境 (search path) 中。 source

下次介紹

1. new.env()和 function 中的環境
2. <- 和 «- 的差別

Reference:
Advance R - Environments
R package - Namespace
Build a R package for yourself
Making Your First R Package