如何找到未引用的环境？

这是一个后续到这里的答案efficiently move environment from inside function to global environment，其中指出，有必要参考返回这是一个函数内部创建的，如果一个人希望与环境如何找到未引用的环境？

的内容，一个工作环境，这是真的如果我们不返回引用，那么新创建的环境会继续存在，如果有的话，我们如何追踪这样的环境，要么访问它的内容，要么删除它？

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2014-12-03 Carl Witthoft

我不认为这是真的。你在Windows上吗？你可以用'memory.size'来检查。 – 2014-12-03 16:37:20

@MatthewPlourde如果我正确地解释Josh的回答，那这是真的。 – 2014-12-03 20:43:23

是的，我误读了OP。 – 2014-12-03 20:46:52

当然，如果它被分配到函数评估环境之外的某个符号（就像在OP的例子中那样），一个环境将会继续存在。从这个意义上说，一个环境就像任何其他名为R的对象一样。（即未分配的环境可以通过closures保持存在的事实是否意味着环境有时会持续，而其他类型的对象也不会，但是这不是这里发生了什么。）

## OP's example function 
funfun <- function(inc = 1){ 
    dataEnv <- new.env() 
    dataEnv$d1 <- 1 + inc 
    dataEnv$d2 <- 2 + inc 
    dataEnv$d3 <- 2 + inc 
    assign('dataEnv', dataEnv, envir = globalenv()) ## Assignment to .GlobalEnv 
} 
funfun() 
ls(env=.GlobalEnv) 
# [1] "dataEnv" "funfun" 

## It's easy to find environments assigned to a symbol in another environment, 
## if you know which environment to look in. 
Filter(isTRUE, eapply(.GlobalEnv, is.environment)) 
# $dataEnv 
# [1] TRUE

在OP的例子，它是相对易于追踪，因为环境被分配到.GlobalEnv中的符号。但是，一般情况下（和其他R对象一样），如果它被分配给列表中的元素或更复杂的结构，将很难追查到。顺便说一句，这就是为什么R和其他更纯粹的函数式语言通常不鼓励非局部赋值的原因，当函数只返回一个值，并且该值只通过显式赋值赋予符号（如v <- f()），执行代码的效果变得更容易推理和预测。更少的惊喜使更好的代码！）

来源

2014-12-03 16:49:40

如何找到未引用的环境？

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