Summary  
This chapter explains how to use R’s print() function for printing output with controlled formatting, specifically rounding numerical results to a specified number of significant figures using the digits argument.

General domain of usage  
Data analysis

Wanneer R resultaten weergeeft, wordt de uitvoer vaak voorafgegaan door `[1]`. Deze markering geeft aan dat de regel begint met het eerste element van het resultaat. Bij grotere uitvoer zie je extra markeringen zoals `[2]`, `[3]`, enzovoort.

## Gebruik van print()
Hoewel R automatisch resultaten toont, kun je de `print()`-functie gebruiken om te bepalen hoe de uitvoer wordt weergegeven. Een van de opties is het argument `digits`, waarmee getallen worden afgerond op een gekozen aantal significante cijfers.

```r
print(expression, digits = n)
```

Hier wordt de uitvoer van `print()` afgerond op drie significante cijfers, waardoor de resultaten gemakkelijker leesbaar zijn.

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Один раз выполняем пользовательский файл в отдельном окружении
#     через run_user_code(...). Получаем:
#       - res$values$...  — переменные из окружения (prices, items и т.п.)
#       - res$logs        — весь печатный вывод (включая результаты выражений)
#  2) Каждый кейс — отдельный dynamic_test(...), то есть отдельная строка
#     в отчёте, с «говорящим» названием (успех/ошибка).
# =====================================================================

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

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
#  1) в корне проекта:        ../../user_code.R  (относительно tests/testthat)
#  2) рядом с тестами:        user_code.R        (внутри tests/testthat)
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути, оставляем существующие
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]]  # первый найденный

# Выполняем user_code.R один раз, извлекаем переменные и перехватываем вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok  <- grepl("([^0-9]|$)7.142857([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 50 / 7 (~7.142857)",
    sprintf("Expected console output to include '7.142857' (result of 50 / 7). Actual: %s", out)
  )
}

{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok  <- grepl("([^0-9]|$)7.143([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains rounded result (~7.143)",
    sprintf("Expected console output to include '7.143' (rounded result). 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

Verkrijg een grondig begrip van R, een van de meest gebruikte talen voor data-analyse. Verken fundamentele datatypes en eendimensionale waarden, en ga vervolgens verder naar multidimensionale structuren, waaronder matrices, dataframes en lijsten. Bouw de vaardigheden op die nodig zijn om R effectief toe te passen in statistische analyse en datagedreven besluitvorming.

Leer de basisprincipes van R-syntaxis, zoals rekenkundige bewerkingen, variabelen, printfuncties en opmerkingen. Versterk uw begrip van computationele logica door middel van oefeningen.

Verken de gegevenstypen van R en begrijp hun rol bij gegevensverwerking. Ontwikkel vaardigheden in het werken met vectoren als essentiële structuren voor het organiseren en analyseren van informatie.

Ontwikkel het vermogen om categorische gegevens effectief te beheren. Ontdek hoe u waarden kunt structureren, groeperen en interpreteren door ruwe gegevens om te zetten in duidelijke categorieën.

Begrijpen hoe gestructureerde tweedimensionale gegevens kunnen worden weergegeven en gebruikt. Vertrouwen opbouwen in het transformeren, labelen en toepassen van bewerkingen op matrices voor analytische taken.

Beheers de meest gebruikte datastructuur in R voor tabelvormige informatie. Leer datasets organiseren, transformeren en inzichten extraheren ter ondersteuning van datagedreven besluitvorming.

Leer hoe lijsten verder gaan dan vectoren door elementen van verschillende types en lengtes op te slaan. Ontwikkel het vermogen om lijsten te maken, te benaderen en te wijzigen voor het organiseren van complexe datastructuren.

Print() Functie

Gebruik van print()

Voorbeeld

Print() Functie

Gebruik van print()

Voorbeeld

Oplossing