R programming language-applications-زبان برنامه نویسی R-کابردهادوره رایگان-الگوریتم اول-free-آموزش کامل

لطفا صبر کنید...

برنامه‌نویسی شی‌گرا در R

در R، مانند بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر، می‌توان از مفهوم برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) برای ساختاردهی به برنامه‌ها و استفاده از مفاهیم مانند کلاس‌ها، اشیاء، ارث‌بری، و پلی‌مورفیسم بهره برد. به طور کلی، R از چندین سیستم شی‌گرای مختلف پشتیبانی می‌کند، که از آن‌ها می‌توان به S3, S4, Reference Classes, و R6 اشاره کرد.

در اینجا به معرفی و توضیح نحوه استفاده از برنامه‌نویسی شی‌گرا در R خواهیم پرداخت.

۱. سیستم S3

سیستم S3 ساده‌ترین و رایج‌ترین سیستم شی‌گرای موجود در R است. این سیستم به طور خاص برای کاربردهای سریع و سبک طراحی شده است و از ویژگی‌های اصلی آن می‌توان به استفاده از کلاس‌های پویا و ایجاد متدهای مربوط به آن‌ها اشاره کرد.

۱.۱. تعریف کلاس‌ها در S3

در سیستم S3، یک کلاس با ایجاد یک شیء (object) و نسبت دادن آن به یک کلاس خاص ایجاد می‌شود. سپس می‌توانید برای این کلاس‌ها متدهایی تعریف کنید.

نمونه:

# تعریف یک شیء ساده
person <- list(name = "John", age = 30)

# اختصاص کلاس به شیء
class(person) <- "Person"

# ایجاد متد برای کلاس Person
print.Person <- function(x) {
  cat("Name:", x$name, "\n")
  cat("Age:", x$age, "\n")
}

# استفاده از متد
print(person)

در این مثال، یک شیء person از نوع list ایجاد شده و سپس به آن کلاس "Person" اختصاص داده شده است. متد print.Person برای نمایش اطلاعات شخص نوشته شده است.

2.1. ویژگی‌های سیستم S3

  • پویا بودن: می‌توان در هر زمان کلاس‌ها و متدها را تعریف کرد.
  • انعطاف‌پذیری بالا: متدها به راحتی می‌توانند برای کلاس‌های مختلف نوشته شوند.

۲. سیستم S4

سیستم S4 پیچیده‌تر از S3 است و از نوع داده‌ها و چک‌های نوع (type checking) پشتیبانی می‌کند. این سیستم به شما این امکان را می‌دهد که بر ویژگی‌های کلاس‌ها و متدها کنترل بیشتری داشته باشید.

1.2. تعریف کلاس‌ها در S4

در S4، ابتدا باید کلاس را با استفاده از تابع ()setClass تعریف کنید و سپس متدها را با ()setMethod به آن اختصاص دهید.

نمونه:

# تعریف کلاس Person با ویژگی‌های name و age
setClass("Person", 
         slots = list(name = "character", age = "numeric"))

# ایجاد یک شیء از کلاس Person
john <- new("Person", name = "John", age = 30)

# تعریف متد برای نمایش اطلاعات
setMethod("show", "Person", function(object) {
  cat("Name:", object@name, "\n")
  cat("Age:", object@age, "\n")
})

# نمایش شیء
show(john)

در این مثال، ابتدا کلاس Person تعریف شده و سپس یک شیء از آن ساخته می‌شود. متد show برای نمایش اطلاعات شیء تعریف شده است.

۲.۲. ویژگی‌های سیستم S4

  • پشتیبانی از چک‌های نوع و اعتبارسنجی داده‌ها.
  • سیستم قوی‌تر و معتبرتر برای برنامه‌های پیچیده‌تر.
  • نیاز به تعریف صریح ویژگی‌ها و متدها دارد.

۳. Reference Classes

در این سیستم، داده‌ها به صورت مراجع ذخیره می‌شوند، یعنی تغییرات اعمال‌شده روی شیء در سایر بخش‌های برنامه نیز به‌روز می‌شود. این سیستم بیشتر شبیه به شی‌گرایی در زبان‌هایی مانند Java یا ++C است.

1.3. تعریف کلاس‌ها با Reference Classes

در Reference Classes، از تابع setRefClass() برای تعریف کلاس استفاده می‌شود.

نمونه:

# تعریف یک کلاس Reference Class برای Person
Person <- setRefClass("Person",
                      fields = list(name = "character", age = "numeric"),
                      methods = list(
                        show_info = function() {
                          cat("Name:", name, "\n")
                          cat("Age:", age, "\n")
                        }
                      ))

# ایجاد شیء از کلاس Person
john <- Person$new(name = "John", age = 30)

# نمایش اطلاعات
john$show_info()

در این مثال، یک کلاس Person با ویژگی‌های name و age تعریف شده و شیء‌ای از آن ساخته می‌شود. متد show_info برای نمایش اطلاعات شیء به کار می‌رود.

2.3. ویژگی‌های Reference Classes

  • مشابه به شی‌گرایی در زبان‌های ++C یا Java.
  • از داده‌ها به عنوان مرجع (reference) استفاده می‌شود، بنابراین تغییرات در یک شیء بر سایر شیء‌ها تأثیر می‌گذارد.
  • مدیریت آسان‌تر برای داده‌های پیچیده.

۴. سیستم R6

سیستم R6 یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های شی‌گرای موجود در R است. در این سیستم، داده‌ها به صورت مراجع (Reference) ذخیره می‌شوند و می‌توان از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند وراثت و پلی‌مورفیسم استفاده کرد. سیستم R6 به طور خاص برای توسعه‌دهندگان برنامه‌های پیچیده و بزرگ توصیه می‌شود.

۴.۱. تعریف کلاس‌ها در R6

برای استفاده از R6، باید ابتدا بسته R6 را نصب و بارگذاری کنید. سپس با استفاده از تابع R6Class() می‌توانید کلاس‌ها را تعریف کنید.

نمونه:

# نصب و بارگذاری بسته R6
install.packages("R6")
library(R6)

# تعریف یک کلاس R6
Person <- R6Class("Person",
                  public = list(
                    name = NULL,
                    age = NULL,
                    initialize = function(name, age) {
                      self$name <- name
                      self$age <- age
                    },
                    show_info = function() {
                      cat("Name:", self$name, "\n")
                      cat("Age:", self$age, "\n")
                    }
                  ))

# ایجاد شیء از کلاس Person
john <- Person$new(name = "John", age = 30)

# نمایش اطلاعات
john$show_info()

در این مثال، از کلاس R6 برای ایجاد یک شیء با ویژگی‌های name و age استفاده شده است. متد show_info برای نمایش اطلاعات شیء به کار می‌رود.

۴.۲. ویژگی‌های R6

  • پشتیبانی از وراثت و پلی‌مورفیسم.
  • استفاده از داده‌ها به صورت مراجع (Reference).
  • ساختار ساده و شبیه به شی‌گرایی در زبان‌های ++C و Java.
  • امکان ایجاد کلاس‌های با ویژگی‌های عمومی و خصوصی.

جمع‌بندی

در R، برنامه‌نویسی شی‌گرا به شما این امکان را می‌دهد که از مفاهیمی مانند کلاس‌ها، اشیاء، ارث‌بری و پلی‌مورفیسم استفاده کنید. بسته‌های مختلفی مانند S3, S4, Reference Classes, و R6 وجود دارند که هر کدام ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند.

  • S3: ساده‌ترین و انعطاف‌پذیرترین سیستم شی‌گرا.
  • S4: سیستم پیشرفته‌تر با چک‌های نوع.
  • Reference Classes: شبیه به زبان‌های شی‌گرای دیگر مانند ++C و Java.
  • R6: پیشرفته‌ترین سیستم با پشتیبانی از وراثت، پلی‌مورفیسم و داده‌های مرجع.

برای برنامه‌های ساده و سریع، S3 ممکن است مناسب باشد، در حالی که برای برنامه‌های پیچیده‌تر و نیازمند کنترل دقیق‌تر، استفاده از S4 یا R6 توصیه می‌شود.