使用C＋制作一个R包

之前介绍了如何制作并发布自己的R语言包。这篇文章介绍怎么制作一个C++的R包，也就是使用Rcpp制作R包。

其实制作Rcpp的R包和普通的R包制作还是有区别的。本人也尝试按照之前的做法，在R脚本里面使用cppFunction()写一个C++脚本，以脚本运行的时候很完美，没有出现任何错误，但是当构建成包时，安装之后每次运行都出现错误。所以不得不尝试其他方法创建Rcpp的R包。

1、为什么要用Rcpp

Rcpp实际上是R语言调用C++的一个接口，而C++在运行速度上要比R语言快成百上千倍！！比如有如下两个数据：

其中aa$pos表示一段DNA序列的SNP位点，bb表示该DNA序列上的基因位置（包括基因起始位置和终止位置），如果你要判断aa中所有的SNP是否在基因上，我们通常的做法是写两个for循环，用aa中的每一个SNP位点去判断bb中的每一个基因。也就是要有3 * 3 = 9次运算。但是当数据量足够大的时候，假如有几十万SNP位点，有几万基因序列，那么这个循环可能要执行成百上千万次！这对R语言来说，运行时间会以小时来计了。

而C++可以在一两分钟内完成！

参考：

如何提升备受诟病的R的运行速度

2、构建RcppR包过程

（1）准备工作

和之前的介绍一样，还是要安装并加载devtools 和 roxygen2两个工具包。

然后创建一个路径（“~/Documents/CheckOverlap），在此路径内构建R包

和之前的文件结构不同，这时会出现一个src文件夹。

（2）写C++函数

按照你的目的参考如下格式写C++函数，并将该文件保存成“～/Documents/CheckOverlap/src/CheckPointRange.cpp“。

如果是在Rstudio中，可以“新建” —“C++文件“，这样会自动生成一个模版。

注意，这儿写了两个函数，一个是用来判断SNP是够在基因上（CheckPoint),另一个用来判断基因上是否含有SNP位点（CheckRange）。

其中很多关键字是不可缺少的，比如include, using, useDynLib 你的包名, import, export, [[Rcpp::export]]等。

然后

或者在Rstudio点击“Source“

（3）建包

这个时候去检查CheckOverlap文件夹，会有很多自动生成的文件，包括NAMESPACE、DESCRIPTION，在src子文件夹中，有.so, .o等文件名后缀的的文件。

在R子文件夹中，出现了一个RcppExports.R的文件，这个文件就相当于该包的主文件。

下面检查包，看看是否存在错误。

（4）本地安装并调试

输出结果为

至此，R包的构建已经完成

3、R包发布

设置GitHub账户，参考：

https://help.github.com/articles/generating-a-new-ssh-key-and-adding-it-to-the-ssh-agent/

https://help.github.com/articles/adding-a-new-ssh-key-to-your-github-account/

在自己的GitHub账户上创建一个目录，用来存放你要发布的R包。

在本地terminal中：

创建，发布；全部完成！

一个需要几个小时完成的任务，现在只需要一两分钟就可以完成！

======= THE END =======

参考资料：

https://www.r-bloggers.com/rcpp-and-roxygen2/

http://www.deanbodenham.com/learn/make-an-r-package-using-rcpp.html