这是我的第一个包。这是我的.R文件去，有3个函数，其中两个要导出。它们的实际内容并不重要，只是它使用了很多tidyverse功能。
#' @import tidyverse
#' @importFrom labelled set_variable_labels var_label
#' @importFrom readxl read_excel cell_cols
NULL
#' Carregando dados brutos
#'
#' @param diretorio_dados Diretório onde os microdados originais em formato de texto estão armazenados
#'
#' @param diretorio_dicionario Diretório onde o dicionário da pesquisa em formato xls está armaezenado
#'
#' @param ... vetores com datas das pesquisas de interesse no formato code{c('trimestre', 'ano')}
#'
#' @return Lista de dataframes, sendo cada entrada um trimestre/ano em code{...}
#' @encoding UTF-8
#' @export
#'
#' @examples
#' datazoom_pnadc('./Desktop', './Desktop', c(1, 2000), c(2, 2000))
#'
datazoom_pnadc <- function(diretorio_dados,
diretorio_dicionario,
...) {
return(NULL)
}
#' Painel básico
#'
#' @param build_data Default code{TRUE}.
#' Se code{TRUE}, implementa primeiro code{link{datazoom_pnadc}} e depois
#' monta paineis de indivíduos. Se code{FALSE}, a função constrói paneis a partir de dados já carregados no R
#'
#' @param dados_prontos Bases de dados para diferentes trimestres da PNAD contínua.
#' Necessário se code{build_data = FALSE}
#'
#' @param local_dados Diretório onde os microdados originais em formato de texto estão armazenados
#' caso code{build_data = TRUE}
#'
#' @param local_dicionarios Diretório onde o dicionário da pesquisa em formato xls está armaezenado caso
#' code{build_data = TRUE}
#'
#' @param periodos Lista de vetores com períodos de interesse no formato
#' code{periodos = list(c(trimestre1, ano1), c(trimestre2, ano2), ...)}
#'
#' @encoding UTF-8
#'
#' @return Lista de dataframes, sendo cada entrada um trimestre/ano
#'
#' @examples
#' PNADC_2012 <- datazoom_pnadc(diretorio_dados = './Desktop',
#' diretorio_dicionario = './pnadcontinua/Desktop',
#' c(1,2012), c(2,2012))
#'
#' teste <- pnadc_painel_basico(build_data = FALSE,
#' dados_prontos = PNADC_2012)
#'
#' teste2 <- pnadc_painel_basico(build_data = TRUE,
#' local_dados = './pnadcontinua',
#' local_dicionario = './pnadcontinua/Dicionario_e_input',
#' periodos = list(c(1,2012), c(2,2012)))
#' @export
pnadc_painel_basico <- function(build_data = TRUE, ...){
return(NULL)
}
出于某种原因，即使在运行devtools::document()并将其保存在我的命名空间文件中之后：
# Generated by roxygen2: do not edit by hand
export(datazoom_pnadc)
export(pnadc_painel_basico)
import(tidyverse)
importFrom(labelled,set_variable_labels)
importFrom(labelled,var_label)
importFrom(readxl,cell_cols)
importFrom(readxl,read_excel)
如果我事先没有设置library(tidyverse)、library(labelled)和library(readxl)，软件包中的函数在安装和加载后不会运行。
除了其他必需的部分，我的描述文件还有这个：
Imports:
labelled,
readxl,
tidyverse
有人可以帮忙吗？
在DESCRIPTION中将tidyverse从Imports移动到Depends可以使其工作，但如果您正在开发正式包，则不建议使用此方法。就像@Bruno评论的那样：
> usethis::use_package("tidyverse")
Error: 'tidyverse' is a meta-package and it is rarely a good idea to
depend on it. Please determine the specific underlying package(s) that
offer the function(s) you need and depend on that instead. For data
analysis projects that use a package structure but do not implement a
formal R package, adding 'tidyverse' to Depends is a reasonable
compromise. Call `use_package("tidyverse", type = "depends")` to achieve
this.
将其放在Imports中不起作用的原因是，只有由其中列出的包导出的变量才会放置在搜索路径上，如编写 R 扩展的包命名空间部分所述：
只有导出的变量才会放置在附加的框架中。加载从其他包导入变量的包也会导致加载这些其他包(除非它们已被加载(，但它们不会被这些隐式加载放置在搜索路径上。因此，包中的代码只能依赖于其自己的命名空间中的对象，并且其导入(包括基命名空间(可见
tidyverse，作为一个元包，不会导出其包含包的功能，而是使用.onAttach钩子来附加这些包(有关详细信息，请参阅tidyverse:::.onAttach(。这意味着如果使用上述方法导入tidyverse则此钩子将不会运行，并且其他包导出的变量将不会添加到搜索路径中，这就是无法访问它们的原因。
将tidyverse放在Depends下确实会运行.onAttach钩子，因此其他包也会附加。