UseMethod("t")告诉你这是一个 （S3） 泛型函数，它有不同对象类的方法。t()

S3 方法调度系统

对于 S3 类，您可以使用该函数列出特定泛型函数或类的方法。methods

> methods(t)
[1] t.data.frame t.default    t.ts*       

   Non-visible functions are asterisked
> methods(class="ts")
 [1] aggregate.ts     as.data.frame.ts cbind.ts*        cycle.ts*       
 [5] diffinv.ts*      diff.ts          kernapply.ts*    lines.ts        
 [9] monthplot.ts*    na.omit.ts*      Ops.ts*          plot.ts         
[13] print.ts         time.ts*         [<-.ts*          [.ts*           
[17] t.ts*            window<-.ts*     window.ts*      

   Non-visible functions are asterisked

“不可见函数带星号”表示该函数未从其包的命名空间中导出。您仍然可以通过函数（即 ）或使用 查看其源代码。 很有用，因为您不必知道该函数来自哪个包。:::stats:::t.tsgetAnywhere()getAnywhere()

> getAnywhere(t.ts)
A single object matching ‘t.ts’ was found
It was found in the following places
  registered S3 method for t from namespace stats
  namespace:stats
with value

function (x) 
{
    cl <- oldClass(x)
    other <- !(cl %in% c("ts", "mts"))
    class(x) <- if (any(other)) 
        cl[other]
    attr(x, "tsp") <- NULL
    t(x)
}
<bytecode: 0x294e410>
<environment: namespace:stats>

S4 方法调度系统

S4 系统是一种较新的方法调度系统，是 S3 系统的替代方案。以下是 S4 函数的示例：

> library(Matrix)
Loading required package: lattice
> chol2inv
standardGeneric for "chol2inv" defined from package "base"

function (x, ...) 
standardGeneric("chol2inv")
<bytecode: 0x000000000eafd790>
<environment: 0x000000000eb06f10>
Methods may be defined for arguments: x
Use  showMethods("chol2inv")  for currently available ones.

输出已经提供了很多信息。 是 S4 函数的指示器。提供了查看定义的 S4 方法的方法很有帮助：standardGeneric

> showMethods(chol2inv)
Function: chol2inv (package base)
x="ANY"
x="CHMfactor"
x="denseMatrix"
x="diagonalMatrix"
x="dtrMatrix"
x="sparseMatrix"

getMethod可用于查看其中一种方法的源代码：

> getMethod("chol2inv", "diagonalMatrix")
Method Definition:

function (x, ...) 
{
    chk.s(...)
    tcrossprod(solve(x))
}
<bytecode: 0x000000000ea2cc70>
<environment: namespace:Matrix>

Signatures:
        x               
target  "diagonalMatrix"
defined "diagonalMatrix"

还有一些方法对每个方法具有更复杂的签名，例如

require(raster)
showMethods(extract)
Function: extract (package raster)
x="Raster", y="data.frame"
x="Raster", y="Extent"
x="Raster", y="matrix"
x="Raster", y="SpatialLines"
x="Raster", y="SpatialPoints"
x="Raster", y="SpatialPolygons"
x="Raster", y="vector"

要查看这些方法之一的源代码，必须提供完整的签名，例如

getMethod("extract" , signature = c( x = "Raster" , y = "SpatialPolygons") )

仅仅提供部分签名是不够的

getMethod("extract",signature="SpatialPolygons")
#Error in getMethod("extract", signature = "SpatialPolygons") : 
#  No method found for function "extract" and signature SpatialPolygons

调用未导出函数的函数

如果是 ，则是从命名空间中未导出的函数。您可以使用运算符或 查看未导出函数的源代码。ts.union.cbindts.makeNamesTsstats:::getAnywhere

> stats:::.makeNamesTs
function (...) 
{
    l <- as.list(substitute(list(...)))[-1L]
    nm <- names(l)
    fixup <- if (is.null(nm)) 
        seq_along(l)
    else nm == ""
    dep <- sapply(l[fixup], function(x) deparse(x)[1L])
    if (is.null(nm)) 
        return(dep)
    if (any(fixup)) 
        nm[fixup] <- dep
    nm
}
<bytecode: 0x38140d0>
<environment: namespace:stats>

调用已编译代码的函数

请注意，“编译”不是指由编译器包创建的字节编译的 R 代码。上面输出中的行指示该函数是字节编译的，你仍然可以从 R 命令行查看源代码。<bytecode: 0x294e410>

在编译代码中调用 、 、 、 或正在调用入口点的函数，因此，如果要完全理解该函数，则必须查看已编译代码的源代码。这R 源代码的 GitHub 镜像是一个不错的起点。该函数可能是一个有用的工具，因为它会将您直接带到 GitHub 页面进行调用。软件包可以使用 、 、 和 ;但不是 或 ，因为这些函数用于调用 R 解释器中内置的函数。.C.Call.Fortran.External.Internal.Primitivepryr::show_c_source.Internal.Primitive.C.Call.Fortran.External.Internal.Primitive

对上述某些函数的调用可能使用对象而不是字符串来引用已编译的函数。在这些情况下，对象属于类 、 或 ;打印对象会产生有用的信息。例如，调用（注意是 ，不是 ）。 位于 stats 包中，因此您可以键入以查看有关正在调用的已编译函数的信息。"NativeSymbolInfo""RegisteredNativeSymbol""NativeSymbol"optim.External2(C_optimhess, res$par, fn1, gr1, con)C_optimhess"C_optimhess"optimstats:::C_optimhess

包中的编译代码

如果要查看包中的编译代码，则需要下载/解压缩包源代码。已安装的二进制文件是不够的。软件包的源代码可从最初安装该软件包的同一 CRAN（或与 CRAN 兼容的）存储库中获得。该函数可以为你获取包源。download.packages()

download.packages(pkgs = "Matrix", 
                  destdir = ".",
                  type = "source")

这将下载 Matrix 包的源版本，并将相应的文件保存在当前目录中。编译函数的源代码可以在未压缩和未去皮文件的目录中找到。解压缩和解压步骤可以在外部完成，也可以使用该函数从内部完成。可以将下载和扩展步骤合并到单个调用中（请注意，一次只能以这种方式下载和解压缩一个包）：.tar.gzsrcRRuntar()

untar(download.packages(pkgs = "Matrix",
                        destdir = ".",
                        type = "source")[,2])

或者，如果软件包开发是公开托管的（例如通过 GitHub、R-Forge 或 RForge.net），您可以在线浏览源代码。

基础包中的编译代码

某些包被视为“基本”包。这些包随 R 一起提供，并且其版本锁定到 R 版本。示例包括 、 、 和 。因此，如上所述，它们不能在 CRAN 上作为单独的可下载包提供。相反，它们是 R 源代码树的一部分，位于 下的各个包目录中。下一节将介绍如何访问 R 源。basecompilerstatsutils/src/library/

R 解释器中内置的编译代码

如果要查看 R 解释器内置的代码，则需要下载/解压缩 R 源代码;或者，您可以通过 R Subversion 存储库或 Winston Chang 的 github 镜像在线查看源代码。

Uwe Ligges 的 R 新闻文章 （PDF）（第 43 页）是关于如何查看源代码和函数的良好通用参考。基本步骤是首先在 中查找函数名称，然后在 中的文件中搜索 “C-entry” 名称。.Internal.Primitivesrc/main/names.csrc/main/*

除了关于这个问题及其重复项的其他答案之外，这里还有一个好方法，可以获取包函数的源代码，而无需知道它在哪个包中。 例如，如果我们想要以下来源：randomForest::rfcv()

要在弹出窗口中查看/编辑它：

edit(getAnywhere('rfcv'), file='source_rfcv.r')

View(getAnywhere('rfcv'), file='source_rfcv.r')

请注意，打开文本编辑器（由用户选择），而调用电子表格样式的数据查看器。edit()View()

• View()非常适合浏览（多列）数据，但对于玩具长度以外的任何代码通常很糟糕。
• 所以当只想查看代码时，IMO 实际上比 要好得多，因为您可以折叠/隐藏/虚拟所有 arg-parsing/checking/default/error-message 逻辑，这些逻辑最多可以占用 R 函数的 70%，并且只是到达函数实际操作执行某些操作的部分（！），它的返回类型是什么类型的对象， 它是否以及如何递归等。edit()View()edit()

要重定向到一个单独的文件（这样你就可以在你喜欢的IDE/编辑器中调出代码/用grep/etc.处理它）：

capture.output(getAnywhere('rfcv'), file='source_rfcv.r')

当您使用 debug（） 函数进行调试时，它会显示出来。 假设您想查看 t（） 转置函数中的底层代码。只是输入“t”，并不能显示太多信息。

>t 
function (x) 
UseMethod("t")
<bytecode: 0x000000003085c010>
<environment: namespace:base>

但是，使用“debug（functionName）”，它揭示了底层代码，没有内部结构。

> debug(t)
> t(co2)
debugging in: t(co2)
debug: UseMethod("t")
Browse[2]> 
debugging in: t.ts(co2)
debug: {
    cl <- oldClass(x)
    other <- !(cl %in% c("ts", "mts"))
    class(x) <- if (any(other)) 
        cl[other]
    attr(x, "tsp") <- NULL
    t(x)
}
Browse[3]> 
debug: cl <- oldClass(x)
Browse[3]> 
debug: other <- !(cl %in% c("ts", "mts"))
Browse[3]> 
debug: class(x) <- if (any(other)) cl[other]
Browse[3]>  
debug: attr(x, "tsp") <- NULL
Browse[3]> 
debug: t(x)

编辑：debugonce（） 无需使用 undebug（） 即可完成相同的操作

R 中有一个非常方便的功能edit

new_optim <- edit(optim)

它将使用 R 中指定的编辑器打开源代码，然后您可以对其进行编辑并将修改后的函数分配给 。我非常喜欢这个函数来查看代码或调试代码，例如，打印一些消息或变量，甚至将它们分配给全局变量进行进一步调查（当然您可以使用）。optimoptionsnew_optimdebug

如果您只想查看源代码，并且不想在控制台上打印烦人的长源代码，则可以使用

invisible(edit(optim))

显然，这不能用于查看 C/C++ 或 Fortran 源代码。

顺便说一句，可以打开其他对象，如列表、矩阵等，然后显示带有属性的数据结构。函数可用于打开类似 excel 的编辑器（如果 GUI 支持）以修改矩阵或数据框并返回新的矩阵或数据框。这有时很方便，但在通常情况下应避免使用，尤其是当矩阵很大时。editde

没有看到这如何适应主要答案的流程，但它难住了我一段时间，所以我在这里添加它：

中缀运算符

要查看一些基本中缀运算符（例如，，），请使用 ，例如：%%%*%%in%getAnywhere

getAnywhere("%%")
# A single object matching ‘%%’ was found
# It was found in the following places
#   package:base
#   namespace:base
#  with value
#
# function (e1, e2)  .Primitive("%%")

主要答案包括如何使用镜子进行更深入的挖掘。

对于非基元函数，R base 包括一个名为的函数，该函数返回函数的主体。例如，可以查看函数的源代码：body()print.Date()

body(print.Date)

将产生这个：

{
    if (is.null(max)) 
        max <- getOption("max.print", 9999L)
    if (max < length(x)) {
        print(format(x[seq_len(max)]), max = max, ...)
        cat(" [ reached getOption(\"max.print\") -- omitted", 
            length(x) - max, "entries ]\n")
    }
    else print(format(x), max = max, ...)
    invisible(x)
}

如果你正在编写脚本，并希望函数代码作为字符向量，你可以得到它。

capture.output(print(body(print.Date)))

将为您提供：

[1] "{"                                                                   
[2] "    if (is.null(max)) "                                              
[3] "        max <- getOption(\"max.print\", 9999L)"                      
[4] "    if (max < length(x)) {"                                          
[5] "        print(format(x[seq_len(max)]), max = max, ...)"              
[6] "        cat(\" [ reached getOption(\\\"max.print\\\") -- omitted\", "
[7] "            length(x) - max, \"entries ]\\n\")"                      
[8] "    }"                                                               
[9] "    else print(format(x), max = max, ...)"                           
[10] "    invisible(x)"                                                    
[11] "}"     

我为什么要做这样的事情？我正在根据列表创建一个自定义 S3 对象 （， where ）。其中一个列表成员（名为“fun”）是一个函数，我想显示缩进的函数源代码。所以我最终得到了以下片段：xclass(x) = "foo"print.foo()print.foo()

sourceVector = capture.output(print(body(x[["fun"]])))
cat(paste0("      ", sourceVector, "\n"))

缩进并显示与 关联的代码。x[["fun"]]

编辑 2020-12-31

获取相同源代码向量的一种不太迂回的方法是：character

sourceVector = deparse(body(x$fun))

View(function_name)- 例如。 确保使用大写字母 [V]。只读代码将在编辑器中打开。View(mean)

只要函数是用纯 C/C++/Fortran 编写的，就可以使用以下函数。否则，最好的方法是调试并使用“跳入”：

> functionBody(functionName)

您也可以尝试使用 ，这是 S3 通用的，在控制台中写入函数。print.function()

在 RStudio 中，有（至少）3 种方法：

1. 当光标位于任何功能上时，按 F2 键。
2. 按住时单击函数名称 Ctrl 或 Command
3. View（function_name）（如上所述）

将打开一个新窗格，其中包含源代码。如果您达到 .Primitive 或 .C 对不起，你需要另一种方法。

要查看函数的源代码，请使用 print（）

f <- function(x){
     x * 2
 }

print(f)

function(x){
    x * 2
}

首先，尝试在不()

示例：让我们获取函数的源代码：cat()

cat
    if (is.character(file)) 
        if (file == "") 
            file <- stdout()
        else if (startsWith(file, "|")) {
            file <- pipe(substring(file, 2L), "w")
            on.exit(close(file))
        }
        else {
            file <- file(file, ifelse(append, "a", "w"))
            on.exit(close(file))
        }
    .Internal(cat(list(...), file, sep, fill, labels, append))

但有时这会返回“UseMethod”而不是源代码

如果我们尝试获取以下文件的源代码：read_xml()

library(xml2)
read_xml 
# UseMethod("read_xml")

这对我们来说没有多大用处！在这种情况下，请看一下方法：

methods("read_xml")
# read_xml.character* read_xml.connection* read_xml.raw* read_xml.response* 

并在上面的值上使用 getAnywhere 来查看源代码：

getAnywhere("read_xml.character")

另一个例子

让我们试着看看 的源代码：qqnorm()

qqnorm
# UseMethod("qqnorm") # Not very useful

methods("qqnorm")
# [1] qqnorm.default* # Making progress...

getAnywhere("qqnorm.default") # Shows source code!

PyCharm 中 R 插件的快速解决方案（对于 RStudio，请参阅 @Arthur Yip 的答案）。 如有必要，键入并在编辑器或 R 控制台中选择函数名称。然后“转到声明”或使用快捷键 CTRL-B 或 Command-B。 注意：这对于（即内部实现的）函数没有用。.Primitive