Summary  
This chapter explains how to use R’s print() function for printing output with controlled formatting, specifically rounding numerical results to a specified number of significant figures using the digits argument.

General domain of usage  
Data analysis

Lorsque R affiche des résultats, la sortie est souvent précédée de `[1]`. Ce marqueur indique que la ligne commence par le premier élément du résultat. Pour des sorties plus longues, vous verrez des marqueurs supplémentaires comme `[2]`, `[3]`, etc.

## Utilisation de print()
Bien que R affiche automatiquement les résultats, il est possible d'utiliser la fonction `print()` pour contrôler la façon dont la sortie est affichée. L'un de ses arguments, `digits`, permet d'arrondir les nombres à un nombre choisi de chiffres significatifs.

```r
print(expression, digits = n)
```

Ici, la sortie de `print()` est arrondie à trois chiffres significatifs, ce qui rend les résultats plus faciles à lire.

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Один раз выполняем пользовательский файл в отдельном окружении
#     через run_user_code(...). Получаем:
#       - res$values$...  — переменные из окружения (prices, items и т.п.)
#       - res$logs        — весь печатный вывод (включая результаты выражений)
#  2) Каждый кейс — отдельный dynamic_test(...), то есть отдельная строка
#     в отчёте, с «говорящим» названием (успех/ошибка).
# =====================================================================

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

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
#  1) в корне проекта:        ../../user_code.R  (относительно tests/testthat)
#  2) рядом с тестами:        user_code.R        (внутри tests/testthat)
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути, оставляем существующие
candidates_norm <- vapply(candidates, function(p) {
  tryCatch(normalizePath(p, winslash = "/", mustWork = FALSE), error = function(e) NA_character_)
}, character(1))

exists_flags <- file.exists(candidates_norm)
if (!any(exists_flags)) {
  stop(
    sprintf(
      "user_code.R not found.\nChecked paths:\n  - %s\nWorking dir: %s",
      paste(candidates, collapse = "\n  - "),
      getwd()
    )
  )
}

user_file <- candidates_norm[which(exists_flags)[1]]  # первый найденный

# Выполняем user_code.R один раз, извлекаем переменные и перехватываем вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok  <- grepl("([^0-9]|$)7.142857([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 50 / 7 (~7.142857)",
    sprintf("Expected console output to include '7.142857' (result of 50 / 7). Actual: %s", out)
  )
}

{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok  <- grepl("([^0-9]|$)7.143([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains rounded result (~7.143)",
    sprintf("Expected console output to include '7.143' (rounded result). Actual: %s", out)
  )
}

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

Acquérir une compréhension solide de R, l'un des langages les plus utilisés pour l'analyse de données. Explorer les types de données fondamentaux et les valeurs unidimensionnelles, puis progresser vers des structures multidimensionnelles, y compris les matrices, les trames de données et les listes. Développer les compétences nécessaires pour appliquer R efficacement dans l'analyse statistique et la prise de décision basée sur les données.

Apprenez les bases de la syntaxe R, telles que l'arithmétique, les variables, les fonctions d'affichage et les commentaires. Renforcez votre compréhension de la logique computationnelle grâce à des exercices.

Explorez les types de données en R et comprenez leur rôle dans la gestion des données. Développez des compétences dans la manipulation des vecteurs en tant que structures essentielles pour organiser et analyser l'information.

Développer la capacité à gérer efficacement les données catégorielles. Découvrir comment structurer, regrouper et interpréter les valeurs en convertissant des données brutes en catégories claires.

Comprendre comment représenter et manipuler des données structurées à deux dimensions. Développer la confiance dans la transformation, l'étiquetage et l'application d'opérations sur les matrices pour des tâches analytiques.

Maîtrisez la structure de données la plus utilisée dans R pour les informations tabulaires. Apprenez à organiser, transformer et extraire des informations à partir de jeux de données afin de soutenir des décisions basées sur les données.

Apprenez comment les listes vont au-delà des vecteurs en stockant des éléments de types et de longueurs différents. Développez la capacité à créer, accéder et modifier des listes pour organiser des structures de données complexes.

Fonction print()

Utilisation de print()

Exemple

Solution