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

Listan alkioille voidaan antaa **nimilappuja** (label), jotta niiden tunnistaminen ja käsittely olisi helpompaa.

## Nimilappujen määrittäminen listaa luotaessa
Nimilaput voidaan määrittää listan luonnin yhteydessä käyttämällä syntaksia `name = value` (ilman lainausmerkkejä nimen ympärillä) `list()`-funktiossa.

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

## Olemassa olevan listan nimien määrittäminen
Jos lista on jo luotu, voit lisätä nimet jälkikäteen määrittämällä vektorillisen nimiä `names(list)`-funktiolla.

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

Saavuta vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatatyyppeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, datafreimeihin ja listoihin. Rakenna taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjatussa päätöksenteossa.

Opi R-syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Vahvista ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

Tutustu R:n tietotyyppeihin ja ymmärrä niiden rooli datan käsittelyssä. Kehitä taitoja vektorien käytössä olennaisina rakenteina tiedon järjestämisessä ja analysoinnissa.

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi, kuinka jäsentää, ryhmitellä ja tulkita arvoja muuntamalla raaka data selkeiksi kategorioiksi.

Ymmärrä, kuinka esittää ja käsitellä jäsenneltyä kaksiulotteista dataa. Vahvista osaamista matriisien muuntelussa, nimeämisessä ja operaatioiden soveltamisessa analyyttisiin tehtäviin.

Hallitse R:n yleisimmin käytetty tietorakenne taulukkomuotoisen tiedon käsittelyyn. Opi järjestämään, muuntamaan ja analysoimaan tietoaineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, kuinka listat laajentavat vektorien ominaisuuksia tallentamalla eri tyyppisiä ja pituisia alkioita. Kehitä kykyä luoda, käyttää ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Listaelementtien Nimeäminen

Nimilappujen määrittäminen listaa luotaessa

Esimerkki

Olemassa olevan listan nimien määrittäminen

Esimerkki

Ratkaisu