Можете ли вы иметь несколько планов, используя пакет R Drake?

Question

Я знаю, что не рекомендуется использовать пакет R под названием drake в инструменте ноутбука, но я все равно делаю это в качестве обходного пути для ограничений инфраструктуры совместной работы, которые есть в моей команде на работе. Поскольку мой код разбит на куски, которые распределены по разделам записной книжки, было бы полезно иметь несколько планов анализа, которые я выполнил бы в соответствующем разделе, а другие планы могут быть написаны и выполнены в последующих разделах записной книжки., Можно ли написать несколько планов в drake?

Answer 1

Извините, я опоздал на эту тему. Я поддерживаю drake Пакет R, и я, как правило, ожидаю получить вопросы о проблеме трекера. drake-r-package Тег Stackru действительно помог бы мне не отставать, но у меня нет этой привилегии.

Во всяком случае, интересный вариант использования. Я вижу некоторые обходные пути:

1. Отдельные тайники для отдельных планов. drake использования storr кэшировать его цели, и вы можете создавать разные кэши для разных разделов вашего отчета. По сути, ваш отчет будет управлять кучей отдельных drake проекты. См. Эту главу в руководстве для получения дополнительной информации о системе кэширования. Использовать cache аргумент make() предоставить руководство или не по умолчанию storr кэш.
2. Отдельные планы и один кеш. Здесь вам необходимо убедиться, что у каждого плана есть совершенно уникальный набор целей. Если есть совпадение, то некоторые цели всегда будут перестраиваться при каждом запуске отчета.
3. Единый накопительный план. По сути, когда приходит время создавать дополнительные цели по мере продвижения по отчету, вы можете добавлять новые строки в существующий план. Фактически, это рекомендуемый подход для больших сложных проектов ( связанный пример здесь). Для еще большего контроля используйте targets аргумент make() построить только несколько выбранных целей и их устаревших зависимостей.

Answer 2

Я не уверен, что понимаю вопрос? Мы часто используем Drake в ноутбуке Jupyter и пытаемся поддерживать этот вариант использования (через привязки Python).

Под "планами" вы подразумеваете математические программы? Или обратные кинематические вызовы? Оба должны быть в порядке в рамках ноутбука. Или вы на самом деле звоните им параллельно?

Не уверен, как R вписывается в это?