Orientação a objetos no R: S3, S4 e Reference Class – orientação-a-objetos r paradigmas

Pergunta:


O R possui, entre outras, três principais formas de orientação a objetos:

  • S3;
  • S4; e,
  • Reference Classes.

Quais as principais diferenças entre os três métodos?

E como implementá-los (de preferência fornecer um exemplo mínimo e simples com código implementando cada um)?

Autor da pergunta Carlos Cinelli

A ideia do S3 e S4 no R e usar funções genéricas (que servem para diferentes objetos como parâmetro), mas garantir, apesar disso, que essa função vai se comportar de acordo com o tipo (=classe) do objeto que você esta mandando como parâmetro.

Por exemplo, se você chama a função summary e passa como parâmetro uma função linear usando lm, ela vai retornar os coeficientes etc. Se você chama essa função com um data.frame, ela vai retornar um sumario das colunas. Para diferentes inputs, essa(s) função(ões) tem métodos diferentes.

No paradigm S3, você cria a função genérica como (ex: summary) – veja código abaixo também

summary<- function (arg1, arg2,…)
    UseMethod("summary")

Em geral, a função UseMethod vai pegar o primeiro argumento que você mandou para a função genérica (summary, no caso), olhar o que esta definido como sua classe, e despachar de acordo. A função UseMethod() faz isso, procura por uma função de nome summary.nomeDaSuaClasse, e a executa com os parâmetros que você mandou.

Vantagens: acho que já ficou obvio
Desvantagens: não tem controle de absurdos. Você pode criar qualquer objeto e chamar de qualquer classe (veja código de exemplo). Você tem que confiar no programador. Segunda desvantagem, S3 só olha a classe de um parâmetro para fazer o despacho. Creio que haja mais desvantagens, mas me lembro dessas duas agora.

A classe S4 resolve esses problemas. Mas vou parar por aqui. E um pouco mais complicado e acho que a resposta ficaria muito longa. Vou resumir da seguinte forma: você usa uma função(setGeneric()) para criar sua função genérica. Depois você usa setMethod() para criar os métodos correspondentes, e depois varias outras funções para definir como essa função genérica e seus métodos vão operar.

Se estiver seguro e sua aplicação for relativamente simples, não vejo problema nenhum em usar S3.

Espero que tenha ajudado.

# criando um objeto (vetor com uma string)
meuObjeto <- "string"

# Veja a estrutura do seu objeto:
str(meuObjeto)

#Agora adicione mais strutura: uma classe
class(meuObjeto) <- 'minhaClasse'

# Veja a estrutura do seu objeto:
str(meuObjeto)

# Exemplos de objetos S3 (summary)
exClass_glm       <- glm(c(20:1) ~ c(1:20) )
exClass_dataframe <- data.frame(1:20)
str(exClass_glm) # a lot of structure
class(exClass_glm) # ... and two classes

# veja a diferenca: nao ha methodo para a clsse "minhaClasse", porque nao definimos nada
summary(exClass_glm)
summary(exClass_dataframe)
summary(meuObjeto)

# mas se voce define um metodo para sua classe....
summary.minhaClasse <- function (x,y,...) {
print('Hey, olha so !!')
paste('minha string e:',meuObjeto)
}
summary(meuObjeto)

# mas S3 e coracao de mae e aceita qualquer coisa, o que pode gerar erro em algum momento do codigo
x <- 3
summary(x)
class(x) <- 'glm'
summary(x)

Sugiro a leitura de alguns textos muito elucidativos sobre a questão que foi colocada:

Documentos

Manuais do projeto CRAN

  • Sobre a própria linguagem R;
  • Introdução ao modelo de objeto S4

Questões semelhantes no SE e SO

Fonte

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