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

Se pueden asignar **etiquetas** a los elementos de una lista para facilitar su identificación y manipulación.

## Asignación de etiquetas al crear una lista
Para asignar etiquetas durante la creación de la lista, utiliza la sintaxis `name = value` (sin comillas alrededor del nombre) en la función `list()`.

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

## Asignación de etiquetas a una lista existente
Si la lista ya está creada, se pueden agregar etiquetas posteriormente asignando un vector de etiquetas a `names(list)`.

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

Adquirir una comprensión sólida de R, uno de los lenguajes más utilizados para el análisis de datos. Explorar los tipos de datos fundamentales y los valores unidimensionales, para luego avanzar a estructuras multidimensionales, incluyendo matrices, marcos de datos y listas. Desarrollar las habilidades necesarias para aplicar R de manera efectiva en el análisis estadístico y la toma de decisiones basada en datos.

Aprende los aspectos esenciales de la sintaxis de R, como aritmética, variables, funciones de impresión y comentarios. Fortalece tu comprensión de la lógica computacional a través de ejercicios.

Explora los tipos de datos en R y comprende su papel en el manejo de datos. Desarrolla habilidades para trabajar con vectores como estructuras esenciales para organizar y analizar información.

Desarrolla la capacidad de gestionar datos categóricos de manera efectiva. Descubre cómo estructurar, agrupar e interpretar valores convirtiendo datos en bruto en categorías claras.

Comprender cómo representar y trabajar con datos estructurados bidimensionales. Desarrollar confianza en la transformación, etiquetado y aplicación de operaciones a matrices para tareas analíticas.

Domina la estructura de datos más utilizada en R para información tabular. Aprende a organizar, transformar y extraer información valiosa de conjuntos de datos para respaldar decisiones basadas en datos.

Aprenda cómo las listas van más allá de los vectores al almacenar elementos de diferentes tipos y longitudes. Desarrolle la capacidad de crear, acceder y modificar listas para organizar estructuras de datos complejas.

Etiquetado de Elementos de Listas

Asignación de etiquetas al crear una lista

Ejemplo

Asignación de etiquetas a una lista existente

Ejemplo

Solución