Summary  
This chapter introduces variables as named placeholders for storing values, covering naming conventions and the use of the `=` operator for assignment.

General domain of usage  
Data analysis and manipulation

A **variable** is a named location in memory that holds a value. The name can then be used to access or modify that value.

Definition

Variables are essential in R because they allow you to store values for later use, making code easier to write, read, and maintain.

## Naming Rules
- A variable name can include letters, numbers, dots(`.`), and underscores(`_`);
- A variable name can only start with a letter or a dot;
- If a variable name starts with a dot, the next character can't be a number;
- A variable name cannot be the same as a reserved keyword, such as `TRUE`, `FALSE`, `NA`, etc.

Choose meaningful names that describe the data. For example, `year` is more descriptive than `a`. This improves code readability.

Note

## Assignment Syntax
To assign a value to a variable, the assignment operator `=` can be used.

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# Проверка:
#   1) cat(initial_money, interest_rate, n_years)
#      должен напечатать "2000 13 4"
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Ищем user_code.R
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути
candidates_norm <- vapply(candidates, function(p) {
  tryCatch(normalizePath(p, winslash = "/", mustWork = FALSE), error = function(e) NA_character_)
}, character(1))

exists_flags <- file.exists(candidates_norm)
if (!any(exists_flags)) {
  stop(
    sprintf(
      "user_code.R not found.\nChecked paths:\n  - %s\nWorking dir: %s",
      paste(candidates, collapse = "\n  - "),
      getwd()
    )
  )
}

user_file <- candidates_norm[which(exists_flags)[1]]

# Выполняем user_code.R и перехватываем консольный вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("initial_money", "interest_rate", "n_years"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

out <- trimws(paste(res$logs, collapse = ""))

# ---------- CASE 1: Проверяем значения переменных ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$initial_money) &&
        !is.null(res$values$interest_rate) &&
        !is.null(res$values$n_years) &&
        identical(res$values$initial_money, 2000) &&
        identical(res$values$interest_rate, 13) &&
        identical(res$values$n_years, 4)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variables initial_money, interest_rate, and n_years have correct values",
    sprintf(
      "Expected: 2000, 13, 4. Got: %s, %s, %s",
      res$values$initial_money, res$values$interest_rate, res$values$n_years
    )
  )
}

# ---------- CASE 2: Проверяем консольный вывод ----------
{
  ok <- grepl("([^0-9]|^)2000([^0-9]+)13([^0-9]+)4([^0-9]|$)", out)
  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains '2000 13 4'",
    sprintf("Expected console output to include '2000 13 4'. Actual: %s", out)
  )
}


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

This streamlined course introduces absolute beginners to the essentials of programming in R. Focusing on R syntax, variables, data types, operators, and basic control structures, it sets a solid foundation for further learning and data analysis in R.

Variables

Naming Rules

Assignment Syntax

Example

解答