Summary  
This chapter covers how to name and assign values to variables in code, detailing valid naming conventions and the use of the assignment operator.

General domain of usage  
Data analysis

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

A focused introduction to R for absolute beginners, covering the essentials: R syntax, variables, basic data types, and simple data operations. This course provides the foundational knowledge needed to start working with R confidently.

Variables

Naming Rules

Assignment Syntax

Example

Oplossing

Variables

Naming Rules

Assignment Syntax

Example

Oplossing