Проблема
Я использую функцию read_delim
для чтения большого количества CSV-файлов (без запятых).Это вызывает предупреждения, потому что некоторые столбцы имеют одинаковое имя.Я не хочу редактировать исходные файлы, и я не могу изменить имена столбцов, пока я читаю их с помощью read_delim
.Так что эти предупреждения неизбежны.Однако я хотел бы сделать тест, чтобы это были только генерируемые предупреждения, и что нет других предупреждений, таких как неправильные спецификации столбцов и т. Д.
Что я могу думать о себе
Я могу записать предупреждения с помощью myWarnings <- warnings()
после запуска кода, но я не уверен, как что-либо проверить с этим.Проблема в том, что myWarnings
- это список класса warnings
, с которым я не знаю, как проверить.Например, myWarnings[[1]]
производит NULL
, поэтому я не могу проверить элемент на элемент.Это также не символьный вектор, а список.
Обычный способ сделать это - зафиксировать предупреждения во время работы функции.Например, testthat::expect_warning(read_delim(...))
, но для этого мне нужно будет выполнить свой код дважды: один раз для результата и один раз для тестирования.Я не хочу этого делать, потому что это занимает слишком много времени (и это не очень чистый способ сделать что-то).
Код
# Pseudocode because you don't have my input files anyway
library(tidyverse)
myInputs <- list.files("myFolder", pattern = ".csv$")
myColTypes <- cols(col1 = col_character(), col2 = col_logical(), etc.)
myData <- map(myInputs, read_delim, delim = "|", col_types = myColTypes)
После этого R говорит мне в консоли: There were 36 warnings (use warnings() to see them)
.Каждое из этих предупреждений гласит: Duplicated column names deduplicated: 'col' => 'col_1' [32], 'col' => 'col_2' [54], 'col' => 'col_3' [211]
.
Я хотел бы иметь возможность сделать что-то вроде этого:
# Again pseudocode, because this is what I would like but it doesn't work.
myWarnings <- warnings()
testthat::expect_equal(
myWarnings,
warning("Duplicated column names deduplicated: 'col' => 'col_1' [32], 'col' => 'col_2' [54], 'col' => 'col_3' [211]"
)