r - Rscript和littler之间的区别

...除了在脚本文件的第一行中用#!/usr/bin/env Rscript和 littler 用#!/usr/local/bin/r调用 R脚本外(在我的系统上)。我发现执行速度有些差异(好像littler有点慢)。

我创建了两个虚拟脚本，每个虚拟脚本运行了1000次，并比较了平均执行时间。

这是Rscript文件:

#!/usr/bin/env Rscript

btime <- proc.time()
x <- rnorm(100)
print(x)
print(plot(x))
etime <- proc.time()
tm <- etime - btime
sink(file = "rscript.r.out", append = TRUE)
cat(paste(tm[1:3], collapse = ";"), "\n")
sink()
print(tm)

这是littler文件:

#!/usr/local/bin/r

btime <- proc.time()
x <- rnorm(100)
print(x)
print(plot(x))
etime <- proc.time()
tm <- etime - btime
sink(file = "little.r.out", append = TRUE)
cat(paste(tm[1:3], collapse = ";"), "\n")
sink()
print(tm)

如您所见，它们几乎是相同的(第一行和接收器文件参数不同)。输出被sink编辑到文本文件，因此与read.table一起导入到R中。我创建了bash脚本来执行每个脚本1000次，然后计算平均值。

这是bash脚本:

for i in `seq 1000`
do
./$1
echo "####################"
echo "Iteration #$i"
echo "####################"
done

结果是:

# littler script
> mean(lit)
    user   system  elapsed
0.489327 0.035458 0.588647
> sapply(lit, median)
   L1    L2    L3
0.490 0.036 0.609
# Rscript
> mean(rsc)
    user   system  elapsed
0.219334 0.008042 0.274017
> sapply(rsc, median)
   R1    R2    R3
0.220 0.007 0.258

长话短说:除了(明显的)执行时间差异外，还有其他差异吗？更为重要的问题是:为什么/为什么您不应该选择Rscript而不是Rscript，反之亦然？

最佳答案

情侣快速评论:

路径/usr/local/bin/r是任意的，您可以像在某些示例中一样使用/usr/bin/env r。我记得，它限制了您可以给r提供的其他参数，因为通过env调用时仅需要一个参数

我不了解您的基准测试，以及为什么要那样做。我们在源中确实有时序比较，请参阅tests/timing.sh和tests/timing2.sh。也许您想在启动和图形创建之间进行测试，或者进行其他操作。

每当我们运行那些测试时，Littler都会赢。 (当我立即重新运行这些命令时，它仍然会赢。)这对我们来说很有意义，因为如果您查看Rscript.exe的源代码，则它会通过设置环境和命令字符串(最终调用execv(cmd, av))而起作用。 littler可以更快地开始。

主要价格是便携性。 littler的构建方式，不会在Windows中实现。或至少不容易。 OTOH我们已经将RInside移植了，所以如果有人真的想...

Littler在2006年9月排名第一，而Rscript在2007年4月随R 2.5.0一起发布。

Rscript现在无处不在R。那是一个很大的优势。

在我看来，命令行选项对于一点点子来说比较明智。

都可与CRAN包getopt和optparse一起使用以进行选项解析。

因此，这是个人喜好。我共同撰写了littler，做了很多事情(例如，对于RInside)，但仍然发现它很有用-因此我每天都要使用数十次。它驱动蔓越莓。它驱动cran2deb。嘿，您的里程可能会有所不同。

免责声明:littler是我的项目之一。

后记:我会把测试写成

我会写成这样

  fun <- function { X <- rnorm(100); print(x); print(plot(x)) }
  replicate(N, system.time( fun )["elapsed"])

甚至

  mean( replicate(N, system.time(fun)["elapsed"]), trim=0.05)

摆脱异常值。而且，您实际上仅测量了两者都将从R库获得的I / O(打印和打印)，因此我希望两者之间的差异不大。