Summary  
This chapter introduces the four basic primitive data types—double, integer, character, and logical—and shows how to use the typeof() function for inspecting and printing a variable’s data type.

General domain of usage  
Data analysis

Um **tipo de dado** define quais valores uma variável pode armazenar e quais operações são válidas. Ele determina como os dados são representados na memória e como o R interpreta e manipula esses dados.

Definição

## Inspeção de Tipos de Dados
Utilize a função `typeof()` para verificar o tipo de dado de uma variável.

x = TRUE
typeof(x)

y = 42L
typeof(y)

z = "hello"
typeof(z)

w = 3.14
typeof(w)

# =====================================================================
# 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
#       - 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("chapter"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$chapter) && identical(res$values$chapter, 10)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'chapter' is declared and equals 10",
    sprintf("Expected 'chapter' == 10. Got: %s", paste(res$values$chapter))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- identical(typeof(res$values$chapter), "double")

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'chapter' has type 'double'",
    sprintf("Expected typeof(chapter) == 'double'. Got: %s", typeof(res$values$chapter))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  out <- paste(res$logs, collapse = " ")
  ok <- grepl("(^|.)double(.|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    'Console output contains "double"',
    sprintf('Expected console output to include [1] "double". 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

Adquira uma compreensão sólida de R, uma das linguagens mais amplamente utilizadas para análise de dados. Explore tipos de dados fundamentais e valores unidimensionais, avançando para estruturas multidimensionais, incluindo matrizes, data frames e listas. Desenvolva as habilidades necessárias para aplicar R de forma eficaz em análises estatísticas e na tomada de decisões orientadas por dados.

Aprenda os conceitos essenciais da sintaxe do R, como aritmética, variáveis, funções de impressão e comentários. Reforce a compreensão da lógica computacional por meio de exercícios.

Explore os tipos de dados em R e compreenda seu papel no tratamento de dados. Desenvolva habilidades no trabalho com vetores como estruturas essenciais para organizar e analisar informações.

Desenvolvimento da capacidade de gerenciar dados categóricos de forma eficaz. Aprenda a estruturar, agrupar e interpretar valores convertendo dados brutos em categorias claras.

Compreensão de como representar e trabalhar com dados estruturados bidimensionais. Desenvolvimento de confiança na transformação, rotulagem e aplicação de operações em matrizes para tarefas analíticas.

Domine a estrutura de dados mais utilizada no R para informações tabulares. Aprenda a organizar, transformar e extrair insights de conjuntos de dados para apoiar decisões baseadas em dados.

Aprenda como as listas vão além dos vetores ao armazenar elementos de diferentes tipos e comprimentos. Desenvolva a capacidade de criar, acessar e modificar listas para organizar estruturas de dados complexas.

Tipos de Dados

Tipos de Dados Comuns

Inspeção de Tipos de Dados

Exemplo

Solução

Tipos de Dados

Tipos de Dados Comuns

Inspeção de Tipos de Dados

Exemplo

Solução