일부 의견에서 알 수 있듯이이 접근 방식은 R 커뮤니티에서 오랫동안 개발되어 Sweave보다 최근 에 개발되었습니다 knitr. 분명히이 접근법은 현재 언어에 따라 다르다는 단점이 있지만, 학술 논문에서 정기적으로 사용하는 이점이 있습니다.

실제 출판물에서 Sweave 사용

• 생물 통계학의 저널 이 제출을 장려하고, reproduciblity 편집기는 코드와 데이터를 실행하고 결과를 얻을 수있다있는 학술 논문에 Kite 마크 문자 “R”를 배치합니다.
• 기본적으로 R- 저널 의 모든 발행물은 Sweave를 기반으로합니다.

물론 더 일반적으로 Sweave / knitr 사용자는 대부분의 저널에 최종 결과물을 제출하며, 방법이 실제로 결과를 재현한다는 개인적인 확신을 가지고 있습니다. 마찬가지로 스위프는 종종 전문적인 대화 등을위한 슬라이드를 만드는 데 사용됩니다.

유용한 기능

실제로 유용하게 사용하려면 이러한 시스템에 특정 기능이 있어야합니다. 중요한 사용자가 많기 때문에 이들 중 상당수는에서 잘 개발되어 knitr있습니다. 몇 가지 주요 사항 :

• 캐싱. 출력을보기 위해 컴파일해야하는 markdown 또는 latex와 같은 형식으로 쓰면 결과를 캐시 할 수 없을 때 코드를 포함하여이를 불가능하게합니다. 영리한 캐싱은 성공적인 청크를 다시 실행할 필요가 없기 때문에 knitr실제로 집중적 인 코드를 디버깅 R하는 것이 pure 작업보다 훨씬 쉽습니다 .

• 코드 표시를 토글합니다. 공식 간행물에서는 기본 코드를 출력에 표시하지 않을 수 있습니다. 한편 독자가 입력 한 내용을 정확하게보고자 할 때 출력 형식으로 결과를 생성하는 (포맷이 잘 된 구문 강조된) 코드를 표시하는 것이 종종 유용합니다.

• 커뮤니티. 아마도 본 솔루션에 비해이 접근 방식의 가장 큰 장점은 모델에 익숙하고 개선하려는 사람들의 수입니다.

• “가벼운 게시”또는 웹 공유를위한 도구를 포함 하여 knitr 웹 페이지 데모 에서 다른 기능의 좋은 예를 많이 찾을 수 있습니다 . 이러한 기능 중 다수는이 방법이 원고를 작성할 때만 수행하는 것이 아니라 일반적인 워크 플로와 호환되도록 돕습니다.

역사적 각주.

Knuth의 “literate programming”에 뿌리를두고 있지만, 이름에서 알 수 있듯이, literate programming은 소프트웨어 코드와 문서를 연결하는 데 중점을두기 때문에 (R 커뮤니티에서 역할이 수행되는 R 커뮤니티 Roxygen에서 다른 지점으로의 뿌리를 추적 함) 강조가 상당히 다릅니다. “리터 레이트 프로그래밍 트리”).

넘어 가기

원칙적으로 대화 형 온라인 플랫폼을 사용하여 전체 문서를 편집하고 다시 컴파일하지 않고도 입력을 변경하고 출력을 볼 수있는 기능과 같은 동적 문서에서 더 많은 것을 요청할 수 있습니다. XDynDocs 는이 방향으로의 단계 일 수 있습니다.

다른 접근법

• dexy.it을 주시하고 싶을 수도 있습니다.
• 약간 다른 접근 방식 : http://www.runmycode.org/의 출판물과 관련된 점점 더 많은 경제 논문 호스트 코드 가 클라우드에서 분석을 다시 실행하고 사용자 정의 입력 매개 변수 또는 사용자 정의 입력 데이터를 허용합니다.

답변

"we observed a %(fractional_improvement)s increase in ..."

results = {"alpha"                  : run_alpha_computation(...),
           "fractional_improvement" : run_fi_computation(...),
           ...}

for fn in filenames:
    file = open(fn);      s = file.read();       file.close()
    file = open(fn, 'w'); file.write(s%results); file.close()