Baseado no livro do Hadley.

• Economia de tempo para tarefas futuras
• Forma de organização pré-estabelecida
• Contribuir e aproveitar contribuições da comunidade

• Tudo que pode ser automatizado, deve ser automatizado
• Utilização do pacote devtools como base para criação de pacotes
• Um pacote não precisa estar no CRAN para ser útil
• Trabalhar menos com os detalhes (estrutura, etc.) e mais com funcionalidades (funções úteis, etc)
• Se for necessário trabalhar com coisas mais complexas, ler Writing R extensions

• Pacotes devtools, roxygen2, testthat, knitr
• R e RStudio atualizados (recomenda-se preview version do RStudio)

• Instalar versão dev do devtools

devtools::install_github('hadley/devtools')

• No Windows, instalar o Rtools
• No Mac, instalar o XCode
• No linux, instalar o pacote de desenvolvimento r-base-dev. No Ubuntu, basta digitar

sudo apt-get install r-base-dev

Verifique se está tudo certo digitando devtools::has_devel().

Clicar em "Novo projeto" -> "R package" do RStudio

Essa é a estrutura mínima para criar um pacote.

• Tudo dentro de uma pasta
• DESCRIPTION: Metadados do pacote.
• NAMESPACE: Trata das interações do seu pacote com outros pacotes.
• R/: Pasta onde fica os códigos em R
• man/: Pasta onde fica a documentação
• xxx.Rproj: Seu projeto (não é necessário).

• Versões (>= 0.3), devtools::numeric_version()
• Depends (versões de R).
• Authors@R
• Licensas
• Definir Imports, Suggests, e usar o ::.
• devtools::use_package('xxxxxx')

• Todo o código em R fica aqui
• Tudo é baseado em funções
• Crie objetos, principalmente funções, não use coisas como View()

Organizando funções:

• dividir arquivos por temas,
• manter padrão de títulos e conteúdos

Não use library(), require() nem source(), setwd(), etc. Ao invés disso, coloque dependências na documentação.

Facilmente construído

• colocando headers nas funções do R e
• usando devtools::document()

Começar com #'

workflow: Adicionar documentação em roxygen -> chamar devtools::document() -> visualizar documentação com ? -> Adicionar documentação em roxygen -> …

Tags com @tag (ex: @param).

Textos:

• Primeira sentença é o título
• Segundo parágrafo é uma descrição
• Os outos parágrafos vão para Details

• Útil para dar uma explicação geral de um pacote
• Facilmente construído usando RMarkdown
• Geralmente usado para pacotes mais complexos

Pacote testthat, do Hadley.

devtools::use_testthat()

Defina o que você quer testar (função e parâmetros), e o que você espera de resultado

workflow: mude códigos -> devtools::test() -> repita.

• Pode ser necessário se preocupar com isso se você quiser colocar seu pacote no CRAN.
• imports e exports.
• Search path, load e attach.
• requireNamespace() dá load e não attach.
• Geralmente também é criado usando devtools::document() e roxygen2.
• Use @export para fazer sua função ficar disponível para o usuário via ::
• Use Depends se você quiser dar attach de um pacote e usar suas funções (no DESCRIPTION).

Quatro maneiras de incluir dados no pacote. - Binários (.RData) na pasta data/. Utilizar devtools::use_data(). - Dados utilizados internamente pelas funções em R/sysdata.rda. - Dados em texto (csv, excel, etc), na pasta inst/extdata. - Dados que não são utilizados pelo pacote em data-raw. Utilizar devtools::use_data_raw().

Documentar dados é semelhante a documentar funções, adicionando @format e @source.

Não é necessário usar @export.

#' Prices of 50,000 round cut diamonds.
#'
#' A dataset containing the prices and other attributes of almost 54,000
#' diamonds.
#'
#' @format A data frame with 53940 rows and 10 variables:
#' \describe{
#'   \item{price}{price, in US dollars}
#'   \item{carat}{weight of the diamond, in carats}
#'   ...
#' }
#' @source \url{http://www.diamondse.info/}
"diamonds"

• Usar o pacote RCpp
• Programar em C e C++ foge do escopo do curso
• Usando o RStudio e abrindo um novo arquivo, é possível visualizar um template.
• Usar Ctrl+Shift+B ao invés de devtools::load_all()