Script R les numéros de ligne à l'erreur?

Ce ne sera pas vous donner le numéro de la ligne, mais il vous dira où la panne se produit dans la pile d'appel qui est très utile:

traceback()

[Edit:] Lors de l'exécution d'un script à partir de la ligne de commande, vous aurez à passer un ou deux appels, voir traceback() pour interactif et non interactif de recherche de séances de

Je ne suis pas au courant d'un autre moyen de le faire sans l'habitude de débogage suspects:

1. debug()
2. navigateur()
3. options(erreur=récupérer) [suivi par des options(erreur = NULL) pour annuler]

Vous voudrez peut-être regarder à ce poste.

[Edit:] Désolé...juste vu que vous exécutez cette ligne de commande. Dans ce cas, je vous suggère de travailler avec les options(erreur) fonctionnalité. Voici un exemple simple:

options(error = quote({dump.frames(to.file=TRUE); q()}))

Vous pouvez créer autant d'élaborer un script que vous le souhaitez sur une condition d'erreur, vous devez donc vous venez de décider quelles sont les informations dont vous avez besoin pour le débogage.

Sinon, si il y a des domaines que vous êtes concerné (par exemple, la connexion à une base de données), puis les envelopper dans une tryCatch() fonction.

Soutien sera à venir dans la R 2.10 et plus tard. Duncan Murdoch vient de poster à la r-devel sur Sep 10 2009 sujet findLineNum et setBreapoint:

J'ai juste ajouté un couple de fonctions de R-devel pour aider avec
le débogage. findLineNum() trouve la ligne de la fonction
correspond à une ligne de code source; setBreakpoint() prend
la sortie de findLineNum, et les appels trace() pour définir un point d'arrêt
il n'.

Ces appuient sur une source de référence informations de débogage dans le code.
C'est la valeur par défaut pour le code lu par source(), mais pas pour les paquets.
Pour obtenir la référence de la source dans le code du package, définissez l'environnement
variable R_KEEP_PKG_SOURCE=yes, ou dans R, définie
options(keep.source.pkgs=TRUE), puis installez le paquet à partir des sources
code. Lire ?findLineNum pour plus de détails sur la façon de la raconter à la recherche
dans les paquets, plutôt que de limiter la recherche à la mondiale
de l'environnement.

Par exemple,

x <- " f <- function(a, b) {
             if (a > b)  {
                 a
             } else {
                 b
             }
         }"


eval(parse(text=x))  # Normally you'd use source() to read a file...

findLineNum("<text>#3")   # <text> is a dummy filename used by
parse(text=)

Cette impression sera

 f step 2,3,2 in <environment: R_GlobalEnv>

et vous pouvez utiliser

setBreakpoint("<text>#3")

pour définir un point d'arrêt là.

Il y a encore quelques limitations (et probablement des bugs) dans le code; je vais
être de fixation thos

Spécifiant le mondial de R option pour la gestion des non-catastrophique erreurs travaillé pour moi, avec un flux de travail personnalisé pour la rétention d'info sur l'erreur et l'examen de cette info, suite à l'échec. Je suis actuellement en cours d'exécution de la R version 3.4.1.
Ci-dessous, j'ai inclus une description du flux de travail qui a fonctionné pour moi, ainsi que certains de code que j'ai utilisé pour définir le global option de gestion d'erreur dans l'arrêt R.

Que je l'ai configuré, le traitement des erreurs crée également un fichier RData contenant tous les objets dans la mémoire de travail au moment de l'erreur. Ce cliché peut être lu en R à l'aide de load() et puis les différents environnements, tels qu'ils existaient au moment de l'erreur peut être inspectés de manière interactive à l'aide de debugger(errorDump).

Je note que j'ai été en mesure d'obtenir les numéros de ligne dans le traceback() de sortie de toutes les fonctions personnalisées à l'intérieur de la pile, mais seulement si j'ai utilisé le keep.source=TRUE option lors de l'appel de source() pour toutes les fonctions personnalisées utilisées dans mon script. Sans cette option, le réglage de la global option de gestion d'erreur comme ci-dessous envoyé la sortie complète de la traceback() à une erreur de log nommé error.log, mais les numéros de ligne n'étaient pas disponibles.

Voici les étapes que j'ai pris dans mon flux de travail et comment j'ai pu accéder au vidage de la mémoire et journal d'erreur après un non-interactif de recherche de panne.

1. J'ai mis la suivante en haut du script principal, j'ai été appeler à partir de la ligne de commande. Ceci définit la gestion des erreurs global de l'option pour le R de la session. Mon script principal a été appelé myMainScript.R. Les différentes lignes dans le code les commentaires après leur décrivant ce qu'ils font. En fait, avec cette option, lorsque R rencontre une erreur qui déclenche stop(), il faudra créer un RData (*.ajr) fichier de vidage de la mémoire de travail dans tous les environnements actifs dans le répertoire ~/myUsername/directoryForDump et aussi écrire un journal des erreurs nommé error.log avec quelques informations utiles pour le même répertoire. Vous pouvez modifier cet extrait de code afin d'ajouter d'autres manipulations sur l'erreur (par exemple, ajouter un horodatage du fichier de vidage et le journal des erreurs de noms de fichiers, etc.).

   options(error = quote({
     setwd('~/myUsername/directoryForDump'); # Set working directory where you want the dump to go, since dump.frames() doesn't seem to accept absolute file paths.
     dump.frames("errorDump", to.file=TRUE, include.GlobalEnv=TRUE); # First dump to file; this dump is not accessible by the R session.
     sink(file="error.log"); # Specify sink file to redirect all output.
     dump.frames(); # Dump again to be able to retrieve error message and write to error log; this dump is accessible by the R session since not dumped to file.
     cat(attr(last.dump,"error.message")); # Print error message to file, along with simplified stack trace.
     cat('\nTraceback:');
     cat('\n');
     traceback(2); # Print full traceback of function calls with all parameters. The 2 passed to traceback omits the outermost two function calls.
     sink();
     q()}))

2. Assurez-vous que depuis le script principal, et tous les appels de fonction, à chaque fois qu'une fonction est d'origine, l'option keep.source=TRUE est utilisé. C'est, à la source d'une fonction, vous devez utiliser source('~/path/to/myFunction.R', keep.source=TRUE). Ceci est nécessaire pour le traceback() sortie à contenir des numéros de ligne. Il semble que vous pouvez également définir cette option à l'échelle mondiale à l'aide de options( keep.source=TRUE ), mais je n'ai pas testé pour voir si elle fonctionne. Si vous n'avez pas besoin des numéros de ligne, vous pouvez omettre cette option.

3. À partir du terminal (à l'extérieur R), appeler le script principal mode de traitement par lots à l'aide de Rscript myMainScript.R. Cela commence un nouveau non-interactif de recherche de session et exécute le script myMainScript.R. L'extrait de code donné à l'étape 1, qui a été placé au sommet de myMainScript.R définit l'option de gestion d'erreur pour les non-interactif de recherche de session.
4. Rencontre une erreur quelque part dans l'exécution de myMainScript.R. Cela peut être dans le script principal, lui-même, imbriquée ou plusieurs fonctions de profondeur. Lorsque l'erreur est rencontrée, la manipulation sera effectué comme indiqué dans l'étape 1, et la R de la session va se terminer.
5. Un RData fichier de vidage nommé errorDump.rda et et journal des erreurs nommé error.log sont créés dans le répertoire spécifié par '~/myUsername/directoryForDump' dans le système mondial de gestion des erreurs à l'option de réglage.

6. À votre guise, inspecter error.log pour consulter les informations sur l'erreur, notamment le message d'erreur lui-même et le full stack trace menant à l'erreur. Voici un exemple de journal qui est générée en cas d'erreur, notez les numéros après le # caractère sont les numéros de ligne de l'erreur à différents points dans la pile d'appel:

   Error in callNonExistFunc() : could not find function "callNonExistFunc"
   Calls: test_multi_commodity_flow_cmd -> getExtendedConfigDF -> extendConfigDF
   
   Traceback:
   3: extendConfigDF(info_df, data_dir = user_dir, dlevel = dlevel) at test_multi_commodity_flow.R#304
   2: getExtendedConfigDF(config_file_path, out_dir, dlevel) at test_multi_commodity_flow.R#352
   1: test_multi_commodity_flow_cmd(config_file_path = config_file_path, 
   spot_file_path = spot_file_path, forward_file_path = forward_file_path, 
   data_dir = "../", user_dir = "Output", sim_type = "spot", 
   sim_scheme = "shape", sim_gran = "hourly", sim_adjust = "raw", 
   nsim = 5, start_date = "2017-07-01", end_date = "2017-12-31", 
   compute_averages = opt$compute_averages, compute_shapes = opt$compute_shapes, 
   overwrite = opt$overwrite, nmonths = opt$nmonths, forward_regime = opt$fregime, 
   ltfv_ratio = opt$ltfv_ratio, method = opt$method, dlevel = 0)

7. À votre guise, vous pouvez charger errorDump.rda interactive R session à l'aide de load('~/path/to/errorDump.rda'). Une fois chargé, l'appel debugger(errorDump) pour parcourir l'ensemble de la R les objets en mémoire dans l'un des environnements actifs. Voir la R de l'aide sur debugger() pour plus d'info.

Ce flux de travail est très utile lors de l'exécution de la R dans un certain type d'environnement de production où vous avez non-interactif de recherche de séances d'être initiés à la ligne de commande et que vous souhaitez des informations conservées sur des erreurs inattendues. La possibilité de vider la mémoire dans un fichier que vous pouvez utiliser pour inspecter la mémoire de travail au moment de l'erreur, ainsi que d'avoir les numéros de ligne de l'erreur dans la pile d'appel, faciliter la rapidité des débogage post-mortem de ce qui a causé l'erreur.