这个不是标题党，我确实很快的写了属于我自己的第一个R包，前后可能不过1小时，但是这个只是一个包的基础框架，也就是说，是一个最最简单的R包。。。 2个月前买了Hadley Wickham大神写的R包开发，PS.中文的对我来说可能更加便捷点，但是翻了几天就束之高阁了，一直拖到最近才开始真正的实践。。。
我先收集了网上关于如何写一个R包的文章，主要有以下几篇：
开发 R 程序包之忍者篇
极简 R 包建立方法
9分钟写个R语言包：菜鸟致简速成
这几位作者（前辈们）已经将写R包的基本流程讲的很清楚了，所以我只要结合其思路上和包开发这本书的要点，基本上就能正常完成一个R包创建的整个过程了
创建R包
首先必须安装RStudio，不得不说，如果没有RStudio，我可能对R的兴趣可能会减半，因为RStudio实在太方便了（个人觉得R的广泛推广离不开RStudio的部分功劳）
然后点击File -> New Project，然后选择New Directory，接着选择R Package，最后给你R包取个名字即可，如下图所示：
RStudio会在当前目录（默认是个人目录下）创建一个R包文件夹，主要文件（夹）包括：man，R，DESCRIPTION，NAMESPACE以及xx.Rproj
如果你R包使用的比较多的话，一般就能看明白man文件夹主要放的是一些.Rd文件，R文件夹则是这个R包的R code，DESCRIPTION文件写了这个R的描述信息，NAMESPACE则是命名空间（比较重要，但不是必须的）
先对DESCRIPTION文件进行修改（在RStudio右边Files里打开），这个文件主要为了告诉别人（或者自己）这个R包的一些重要的元数据（官方说法），我将模板修改为如下所示
这里主要有几个点，Package包名，Author作者，Description描述信息，Imports依赖包等；Suggests是指那些不是必须的包，License则是协议，最后保存下
接着需要准备好一个写好的R自定义函数，比如我先在R文件夹创建一个uniprot.R文件，然后将函数写入该文件；其实R包粗略的理解就是多个函数的集合，我们使用R包就是将输入参数导入函数中，然后函数给我们一个结果。比如我的函数如下：
idmapping <- function(query, inputid, outputid, fmt){
query <- paste(query, collapse = ",")
r <- httr::POST('http://www.uniprot.org/uploadlists/', body = list(from= inputid, to = outputid, format = fmt, query = query), encode = "form")
cont <- httr::content(r, type = "text")
result <- readr::read_tsv(cont)
}我们需要给上述idmapping函数写个文档，告诉使用者这个函数是做什么用的（也可以方便自己记忆）；其实我们再使用R包的时候，为了查看一个函数的使用，都会?+函数来阅读使用说明，其实这个使用说明就是接下来要说的对象文档
首先给函数加上注释信息，这里的注释信息不是我们常见的代码注释，而是对函数整体的roxygen注释，主要为了方便后续文档的生成（前人已经帮我们简化了最繁琐的步骤！！！），我比较喜欢用RStudio的快捷键来实现：
Ctrl+Shift+Alt+R（光标放在函数名上），然后其会生成一个最基础的模板，我们按照自己的函数的具体情况做些修改，如下：
rpackage_wendang 接着输入devtools::document()，自动会在man文件夹下生成该函数的Rd文档
如果修改函数注释后，再重新执行第二步即可
最后安装下自己的这个R包，这里还是用RStudio的功能：点击Build -> Build & Reload，其会重新编译这个R包，更新文档等操作，并重新加载R包；我用?idmapping看下自己写的文档（我写的有点粗糙了。。。）
最后我们需要考虑的是将这个R包放在哪，传CRAN就暂时别想了，身为野包就要有野包的觉悟，当然也不能放在自己电脑里（不方便别人安装使用），那么Github则是最佳的选择的了，比如我存放的路径是：https://github.com/kaigu1990/rpackage，那么安装方式如下：
devtools::install_github("kaigu1990/rpackage")
library(rmytools)这样我随时随地都可以安装并使用自己的R包咯，也方便别人使用
Summary
这是我的第一个R包，希望不是最后一个~~
有空就把之前有意思R用法写成函数，并包装到这个R包里，而不只是将这个作为一个demo包
上述整理的只是R包最最基础的部分，后面还有数据结构，调用环境等较为复杂的内容，后续用到的时候再整理了
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