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

Lijstelementen kunnen **labels** krijgen om ze gemakkelijker te identificeren en mee te werken.

## Labels toewijzen bij het aanmaken van een lijst
Om labels toe te wijzen tijdens het aanmaken van de lijst, gebruik je de syntaxis `name = value` (zonder aanhalingstekens rond de naam) in de functie `list()`.

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

## Labels toewijzen aan een bestaande lijst
Als de lijst al is aangemaakt, kun je achteraf labels toevoegen door een vector van labels toe te wijzen aan `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

Verkrijg een grondig begrip van R, een van de meest gebruikte talen voor data-analyse. Verken fundamentele datatypes en eendimensionale waarden, en ga vervolgens verder naar multidimensionale structuren, waaronder matrices, dataframes en lijsten. Bouw de vaardigheden op die nodig zijn om R effectief toe te passen in statistische analyse en datagedreven besluitvorming.

Leer de basisprincipes van R-syntaxis, zoals rekenkundige bewerkingen, variabelen, printfuncties en opmerkingen. Versterk uw begrip van computationele logica door middel van oefeningen.

Verken de gegevenstypen van R en begrijp hun rol bij gegevensverwerking. Ontwikkel vaardigheden in het werken met vectoren als essentiële structuren voor het organiseren en analyseren van informatie.

Ontwikkel het vermogen om categorische gegevens effectief te beheren. Ontdek hoe u waarden kunt structureren, groeperen en interpreteren door ruwe gegevens om te zetten in duidelijke categorieën.

Begrijpen hoe gestructureerde tweedimensionale gegevens kunnen worden weergegeven en gebruikt. Vertrouwen opbouwen in het transformeren, labelen en toepassen van bewerkingen op matrices voor analytische taken.

Beheers de meest gebruikte datastructuur in R voor tabelvormige informatie. Leer datasets organiseren, transformeren en inzichten extraheren ter ondersteuning van datagedreven besluitvorming.

Leer hoe lijsten verder gaan dan vectoren door elementen van verschillende types en lengtes op te slaan. Ontwikkel het vermogen om lijsten te maken, te benaderen en te wijzigen voor het organiseren van complexe datastructuren.

Labelen van Lijstelementen

Labels toewijzen bij het aanmaken van een lijst

Voorbeeld

Labels toewijzen aan een bestaande lijst

Voorbeeld

Oplossing