Summary  
This chapter explains how to assign labels (names) to elements in a list, both during its creation using the name = value syntax and afterward by setting the names() of an existing list.

General domain of usage  
Data analysis

Listenelemente können mit **Bezeichnungen** versehen werden, um sie leichter zu identifizieren und zu bearbeiten.

## Zuweisung von Bezeichnungen bei der Listenerstellung
Um Bezeichnungen während der Erstellung einer Liste zuzuweisen, wird die Syntax `name = value` (ohne Anführungszeichen um den Namen) in der Funktion `list()` verwendet.

test <- list(text = "Text", number = 42, logical = TRUE)
test

## Zuweisen von Bezeichnungen zu einer bestehenden Liste
Wenn die Liste bereits erstellt wurde, können Sie nachträglich Bezeichnungen hinzufügen, indem Sie einen Vektor von Bezeichnungen an `names(list)` zuweisen.

test <- list("Text", 42, TRUE)
names(test) <- c('text', 'number', 'logical')
test

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Виконуємо user_code.R і перевіряємо об'єкт та консольний вивід
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Знаходимо user_code.R
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)
user_file <- candidates[file.exists(candidates)][1]
if (is.na(user_file)) stop("user_code.R not found")

# Виконуємо код користувача
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("info"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$info) && is.list(res$values$info)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'info' is declared and is a list",
    "Expected 'info' to exist and be a list."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  expected_names <- c('Course name', 'Section', 'Chapter', 'Chapter overall')
  ok <- identical(names(res$values$info), expected_names)

  dynamic_test(
    ok,
    "List 'info' has correct element names",
    sprintf("Expected names: %s. Got: %s",
            paste(expected_names, collapse = ", "),
            paste(names(res$values$info), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_values <- list("R Introduction", 6, 1, 41)
  ok <- identical(unname(res$values$info), expected_values)

  dynamic_test(
    ok,
    "List 'info' contains correct values",
    sprintf("Expected values: %s. Got: %s",
            paste(expected_values, collapse = ", "),
            paste(unname(res$values$info), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))

  ok <- grepl("Course name", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("R Introduction", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Section", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("6", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Chapter", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("1", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Chapter overall", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("41", out, fixed = TRUE)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains all named elements and values of list 'info'",
    sprintf("Expected output to include Course name, Section, Chapter, Chapter overall. Actual (first 300 chars): %s",
            substr(out, 1, 300))
  )
}


test_hidden.R

# =====================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ХЕЛПЕРЫ ДЛЯ ТЕСТОВ
#
# Файл называется helper-*.R: testthat автоматически подхватывает такие
# файлы перед выполнением любых тестов в каталоге tests/testthat.
# =====================================================================

# -----------------------------------------------------------------------------
# run_user_code(...)
#  - безопасно запускает user_code.R в отдельном окружении (env)
#  - перехватывает ВЕСЬ вывод (stdout): как результаты выражений, так и print()/cat()
#  - возвращает:
#       values  — список запрошенных переменных (по именам из аргумента capture)
#       logs    — вектор строк перехваченного вывода
#       env     — окружение, где выполнялся user_code (можно исследовать при необходимости)
#
# ПАРАМЕТРЫ:
#   file        — путь к user_code.R
#   capture     — character-вектор имён переменных, которые нужно извлечь после выполнения
#   inject      — список объектов/функций, которые нужно «подложить» в среду исполнения
#                 (можно использовать для моков/маскировки опасных функций: system, file.remove и т.д.)
#   echo        — печатать код при исполнении (обычно FALSE)
#   print.eval  — ПЕЧАТАТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫРАЖЕНИЙ. Ключевая опция, чтобы строки вида
#                 `prices['Armchair']` попадали в stdout без явного print().
#
# БЕЗОПАСНОСТЬ:
#   - В базовом R нет полноценной «песочницы». Мы изолируем код в новом env,
#     но ОС-доступ не блокируется магически.
#   - Для задач онлайн-платформы можно частично «глушить» опасные вызовы через inject,
#     например:
#       inject = list(
#         system      = function(...) stop("system disabled"),
#         file.remove = function(...) stop("file.remove disabled")
#       )
# -----------------------------------------------------------------------------
run_user_code <- function(
  file = "user_code.R",
  capture = character(0),
  inject = list(),
  echo = FALSE,
  print.eval = TRUE
) {
  # Бросаем явную ошибку, если файла нет (проще диагностировать)
  stopifnot(file.exists(file))

  # Изолированное окружение: parent=baseenv() (без лишних пользовательских объектов сверху)
  env <- new.env(parent = baseenv())

  # Подмешиваем моки/данные в окружение (при необходимости)
  if (length(inject)) list2env(inject, envir = env)

  # ВАЖНО: перехватываем весь вывод выполнения файла.
  # source(..., local=env, echo, print.eval) исполняет код ВНУТРИ env.
  # print.eval=TRUE заставляет R печатать результаты выражений (как в консоли),
  # что позволяет проверять «голые» выражения без print().
  logs <- utils::capture.output(
    base::source(file, local = env, echo = echo, print.eval = print.eval)
  )

  # Собираем запрошенные значения переменных
  values <- setNames(vector("list", length(capture)), capture)
  for (nm in capture) {
    if (exists(nm, envir = env, inherits = FALSE)) {
      values[[nm]] <- get(nm, envir = env, inherits = FALSE)
    } else {
      values[[nm]] <- NULL
    }
  }

  list(values = values, logs = logs, env = env)
}

# -----------------------------------------------------------------------------
# dynamic_test(condition, success, failure)
#  - Создаёт ОДИН тест с «динамическим» названием.
#  - Если condition=TRUE → тест называется success.
#  - Если condition=FALSE → тест называется failure, и тест проваливается.
#  - Используем настоящую expectation (expect_true(TRUE)), чтобы репортёры всегда
#    печатали имя успеха (TAP, progress и т.д.).
# -----------------------------------------------------------------------------
dynamic_test <- function(condition, success, failure) {
  if (isTRUE(condition)) {
    testthat::test_that(success, {
      testthat::expect_true(TRUE)
    })
  } else {
    testthat::test_that(failure, {
      testthat::fail(failure)
    })
  }
}
# =====================================================================

helper-run_user_code.R

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis von R, einer der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen für Datenanalyse. Erkunden Sie grundlegende Datentypen und eindimensionale Werte und vertiefen Sie sich anschließend in mehrdimensionale Strukturen wie Matrizen, Data Frames und Listen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, R effektiv in der statistischen Analyse und datenbasierten Entscheidungsfindung einzusetzen.

Erlernen Sie die Grundlagen der R-Syntax, wie Arithmetik, Variablen, Ausgabefunktionen und Kommentare. Vertiefen Sie Ihr Verständnis der rechnerischen Logik durch Übungen.

Erkunden Sie die Datentypen in R und verstehen Sie deren Rolle bei der Datenverarbeitung. Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit Vektoren als grundlegende Strukturen zur Organisation und Analyse von Informationen.

Entwicklung der Fähigkeit, kategoriale Daten effektiv zu verwalten. Entdecken, wie Rohdaten durch Umwandlung in klare Kategorien strukturiert, gruppiert und interpretiert werden können.

Verstehen, wie strukturierte zweidimensionale Daten dargestellt und bearbeitet werden. Sicherheit beim Transformieren, Beschriften und Anwenden von Operationen auf Matrizen für analytische Aufgaben gewinnen.

Beherrschen Sie die am weitesten verbreitete Datenstruktur in R für tabellarische Informationen. Lernen Sie, Datensätze zu organisieren, zu transformieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.

Erfahren Sie, wie Listen über Vektoren hinausgehen, indem sie Elemente unterschiedlichen Typs und unterschiedlicher Länge speichern. Entwickeln Sie die Fähigkeit, Listen zu erstellen, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren.

Listenelemente Beschriften

Zuweisung von Bezeichnungen bei der Listenerstellung

Beispiel

Zuweisen von Bezeichnungen zu einer bestehenden Liste

Beispiel

Lösung