devtoolstest() 有效，但 devtoolscheck() 无效。为什么

为什么 devtools::test() 有效，但 devtools::check() 无效？

在开发R包的过程中，我们经常需要使用devtools包来进行测试和检查。测试(devtools::test())主要用于验证包中的函数是否按预期工作，而检查(devtools::check())则用于确保包在各个方面都符合CRAN的要求。但有时候我们会遇到这样的情况：测试(devtools::test())可以成功通过，但检查(devtools::check())却失败了。那么，为什么会出现这种情况呢？

一种可能的原因是测试和检查的环境不同。测试(devtools::test())是在开发者自己的环境中进行的，而检查(devtools::check())是在一个干净的环境中进行的，以模拟用户使用包的情况。因此，测试通过并不意味着包在任何环境中都能正常工作。检查可能会发现一些在测试中没有出现的问题，比如依赖项的问题、文档的问题等。

另一个可能的原因是检查(devtools::check())的标准更高。在进行检查时，CRAN会对包进行更严格的要求，以确保包的质量和可靠性。这可能包括一些细节问题，比如包的命名规范、文件的组织结构等。而这些问题在测试中可能并不会被发现，因为测试主要关注包的功能和正确性。

下面我们通过一个案例来具体说明这个问题。假设我们正在开发一个名为"myPackage"的R包，其中包含一个名为"myFunction"的函数。我们先使用devtools::test()来进行测试，代码如下：

R
# 安装和加载devtools包
install.packages("devtools")
library(devtools)
# 测试myFunction函数
test("myFunction")

测试通过了，我们可以得到如下结果：

? |  OK F W S | Context
? |   1       | myFunction
? |   2       | myFunction
? |   3       | myFunction

接下来我们使用devtools::check()来进行检查，代码如下：

R
# 检查myPackage包
check()

然而，这次检查却失败了，并给出了如下错误：

Error: Dependencies missing in the package's DESCRIPTION file: 'dplyr'
Execution halted

我们可以看到，检查发现了一个依赖项的问题：包中的DESCRIPTION文件缺少了'dplyr'包。这个问题在测试中并没有被发现，因为在测试时我们可能已经安装了'dplyr'包，因此函数可以正常运行。但在检查时，CRAN会先尝试安装包的依赖项，如果发现缺少了某些依赖项，就会报错。

通过上面的案例，我们可以看到测试和检查之间存在一些差异。测试(devtools::test())主要用于验证包中的函数是否按预期工作，而检查(devtools::check())则用于确保包在各个方面都符合CRAN的要求。测试在开发者的环境中进行，更侧重于功能和正确性，而检查在一个干净的环境中进行，更严格地检查包的质量和可靠性。因此，测试通过不意味着包在任何环境中都能正常工作，而检查可能会发现一些在测试中没有出现的问题。

在开发R包时，我们应该养成频繁进行测试和检查的习惯，以确保包的质量和可靠性。测试可以帮助我们验证函数的正确性，而检查可以帮助我们发现并解决一些潜在的问题。只有通过了测试和检查，我们的包才能被认为是健壮和可靠的。

参考代码

下面是一个示例代码，用于演示测试和检查的差异：

R
# 创建一个简单的R包
create("myPackage")
# 在R包中添加一个函数
myFunction <- function(x) {</p>  return(x * 2)
}
# 编写测试脚本
testScript <- "</p>test_that('myFunction should double the input', {
  expect_equal(myFunction(2), 4)
  expect_equal(myFunction(5), 10)
})
"
# 将测试脚本保存到包的测试文件中
testFile <- system.file("tests", "test-myFunction.R", package = "myPackage")</p>write(testScript, file = testFile)
# 运行测试
devtools::test(package = "myPackage")
# 运行检查
devtools::check(package = "myPackage")

通过上述代码，我们可以先创建一个名为"myPackage"的R包，并在其中添加一个名为"myFunction"的函数。然后，我们编写一个简单的测试脚本，并将其保存到包的测试文件中。最后，我们使用devtools::test()来运行测试，使用devtools::check()来运行检查。通过观察测试和检查的结果，我们可以更好地理解它们之间的差异。