Summary  
This chapter introduces techniques for extracting structured information from raw data sources by parsing and mapping relevant fields.

General domain of usage  
Retail sales analytics

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Виконуємо user_code.R в ізольованому середовищі
#  2) Перевіряємо створення змінних, розрахунки і 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 і фіксуємо вивід
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("store", "items_sold", "total_revenue"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$store) && is.data.frame(res$values$store)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'store' is declared and is a data.frame",
    "Expected 'store' to exist and be a data.frame."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- "Revenue" %in% colnames(res$values$store)

  dynamic_test(
    ok,
    "Column 'Revenue' successfully added to data frame",
    "Expected 'Revenue' column to be present in 'store'."
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_revenue <- res$values$store$Sold * res$values$store$Price
  ok <- identical(as.numeric(res$values$store$Revenue), as.numeric(expected_revenue))

  dynamic_test(
    ok,
    "Column 'Revenue' values are correct (Price * Sold)",
    sprintf("Expected Revenue = Sold * Price. Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(res$values$store$Revenue)), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$items_sold) && res$values$items_sold == 336

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'items_sold' has correct total value (336)",
    sprintf("Expected items_sold = 336. Got: %s", res$values$items_sold)
  )
}

# ---------- CASE 5 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$total_revenue) && res$values$total_revenue == 55425

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'total_revenue' has correct total value (55425)",
    sprintf("Expected total_revenue = 55425. Got: %s", res$values$total_revenue)
  )
}

# ---------- CASE 6 ----------
{
  avg_price <- res$values$total_revenue / res$values$items_sold
  ok <- round(avg_price, 4) == 164.9554

  dynamic_test(
    ok,
    "Average price of sold item is correct (~164.9554)",
    sprintf("Expected average price ~164.9554. Got: %s", avg_price)
  )
}

# ---------- CASE 7 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("336", out) && grepl("55425", out) &&
        (grepl("164.9", out) || grepl("164", out))

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains total items sold, total revenue, and average price",
    sprintf("Expected output to include 336, 55425, and ~164.9. 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 data frames et les listes. Développer les compétences nécessaires pour appliquer R efficacement dans l’analyse statistique et la prise de décision basée sur les données.

Découvrez les éléments essentiels de la syntaxe R, tels que l'arithmétique, les variables, les fonctions d'affichage et les commentaires. Renforcez votre compréhension de la logique computationnelle grâce à des exercices.

Découvrez les types de données en R et comprenez leur rôle dans la gestion des données. Développez des compétences dans l'utilisation 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 bidimensionnelles. Acquérir de l'assurance dans la transformation, l'étiquetage et l'application d'opérations sur des matrices pour des tâches analytiques.

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

Découvrez comment les listes vont au-delà des vecteurs en stockant des éléments de types et de longueurs différents. Acquisition des compétences pour créer, accéder et modifier des listes afin d'organiser des structures de données complexes.

Item	Price	Sold
Sofa	340	67
Armchair	150	81
Dining table	115	79
Bookshelf	160	42
Kitchen cabinet	70	67

Défi : Analyse du Chiffre d'Affaires du Magasin

Solution