JD, мы делаем это в пакете digest через serialize()
в / из raw
. Это хорошо, так как вы можете хранить сериализованные объекты в SQL и других местах. На самом деле я бы также сохранил это как RData, что намного быстрее до load()
(без разбора!) И save()
.
Или, если это должно быть RawToChar()
и ascii, используйте что-то вроде этого (взято прямо из help(digest)
, где мы сравниваем сериализацию файла COPYING:
# test 'length' parameter and file input
fname <- file.path(R.home(),"COPYING")
x <- readChar(fname, file.info(fname)$size) # read file
for (alg in c("sha1", "md5", "crc32")) {
# partial file
h1 <- digest(x , length=18000, algo=alg, serialize=FALSE)
h2 <- digest(fname, length=18000, algo=alg, serialize=FALSE, file=TRUE)
h3 <- digest( substr(x,1,18000) , algo=alg, serialize=FALSE)
stopifnot( identical(h1,h2), identical(h1,h3) )
# whole file
h1 <- digest(x , algo=alg, serialize=FALSE)
h2 <- digest(fname, algo=alg, serialize=FALSE, file=TRUE)
stopifnot( identical(h1,h2) )
}
Итак, ваш пример становится таким:
R> outCon <- file("/tmp/jd.txt", "w")
R> mychars <- rawToChar(serialize(1:10, NULL, ascii=T))
R> cat(mychars, file=outCon); close(outCon)
R> fname <- "/tmp/jd.txt"
R> readChar(fname, file.info(fname)$size)
[1] "A\n2\n133633\n131840\n13\n10\n1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\n"
R> unserialize(charToRaw(readChar(fname, file.info(fname)$size)))
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
R>