通过 (...) 时避免参数重复

考虑功能

f <- function(x, X) mean(c(x,X))

我怎样才能自动（通过操纵f()) 更改签名f()这样它就可以与lapply()，即不返回以下明显的错误？

lapply(X=list(1), FUN=f, X=1)
Error in lapply(X = list(1), FUN = f, X = 1) : 
  formal argument "X" matched by multiple actual arguments

到目前为止我使用的方法是删除所有参数f()，将它们分配到一个环境中，并评估f()在那个环境中。

integrateArgs <- function (f, args) 
{
    form <- formals(f)
    if (!is.null(form)) 
        for (i in seq_along(form)) assign(names(form)[i], form[[i]])
    if (!is.null(args)) 
        for (i in seq_along(args)) assign(names(args)[i], args[[i]])
    ff <- function() {
    }
    parent.env(environment(ff)) <- parent.env(environment(f))
    body(ff) <- body(f)
    if (any(names(form) == "...")) 
        formals(ff) <- form[names(form) == "..."]
    ff
}
fnew <- integrateArgs(f, list(x=1, X=4))
lapply(list(fnew), function(x) x())
[[1]]
[1] 2.5

但是，如果以下情况，该方法会导致以下错误f()是另一个 R 包中调用编译代码的函数。

fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
Error in x() (from #1) : object 'C_dnorm' not found

有更好的解决方案吗？

正如 MrFlick 的评论中所建议的，一种解决方案是

library(purrr)
integrateArgs <- function(f, args){
    do.call(partial, c(list(f), args))
}
fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
[[1]]
[1] 0.004431848

下面类似的方法不需要包purrr:

integrateArgs <- function(f, args){
    do.call(function(f, ...) {
        eval(call("function", NULL,
                  substitute(f(...))), envir = environment(f))}, 
        c(f = list(f), args))
}
fnew2 <- integrateArgs(dnorm, list(x=1, mean=4))
lapply(list(fnew2), function(x) x())
[[1]]
[1] 0.004431848

现在使用类似的方法优化并行版本 0.7-4 使用并行执行函数parallel::parLapply(): https://cran.r-project.org/package=optimParallel https://cran.r-project.org/package=optimParallel