七爪软件包：使用 Plumber 在 R 中创建 API

- rnorm(n = as.numeric(trials) , mean = as.numeric(mean_p) , sd = as.numeric(sd_p)) mc.integral = as.numeric(lower_limit) & numbers <= as.numeric(upper_limit))/as.numeric(upper_limit) mc.integral }

我们编写出了一个变数来查找插件获取的有所不同数最大值的正态曲线下的面积。 我们对我们的兼职非常恼火，并决心与他人分享。 新纪录的新方法是创设一个 API。 现在我们要基于 R 脚本语言创设一个。

将此脚本语言转成为 API

我们将在右边的小预定义中都掺入一些独有的批注，将其转成为 API。 这些独有批注特指“批注”。 为了有用起见，我们将用到实际使用量的批注。 但是，可以用到其他复杂的批注来制作不够复杂的 API。 简略的批注列表可以在 Plumber 的官方文档中都见到。

我们首先为这个 API 命名和叙述。 做为此目的的批注是：

@apiTitle @apiDescription

我们的 API 将根据我们获取的回传返回结果。 因此，为了督促这些回传，我们将用到以下批注：

@param

就此，我们将用到批注来督促此 API 制订的请求多种类型。 由于我们的 API 在制订预定义后会返回一个最大值，因此该 API 会发出 GET 请求。

@get #* @apiTitle Monte Carlo Integration #* @apiDescription An API That Computes Definite Intergrals with Monte Carlo Simulation #* @param trials #* @param mean_p #* @param sd_p #* @param upper_limit #* @param lower_limit #* @get /area mcIntegration <- function(trials , mean_p , sd_p , upper_limit , lower_limit) { trials <- as.numeric(trials) numbers <- rnorm(n = as.numeric(trials) , mean = as.numeric(mean_p) , sd = as.numeric(sd_p)) mc.integral = as.numeric(lower_limit) & numbers <= as.numeric(upper_limit))/as.numeric(upper_limit) mc.integral }

我们之前重新配置了源预定义并完成了我们不能动手的一切。 水管大生包将负责其余的兼职。

mcInt <- pr("plumber2.R") pr_run(mcInt)

现在我们检查和它有否合理

试运行 API 明文后，会弹出一个新窗口，我们可以认出它的基本成份。

让我们试一试，看看它有否合理。 您可以根据必需传递数最大值。 我将对其透过如下测试：

它返回以下结果。

地面部队

到已确定，我们之前创设了一个合理的 API。战斗任务完成。可以说是试作了。我们这样动手是为了政府机构系统有关回传和输出的 R 脚本语言。但幸好的是，它只能从我们的微电脑问。就此一步是将其地面部队在游戏平台上，以便其他人可以实现并用到它。

地面部队每一次本身就是一个题材，本文不关的。但是，我们可以分享它的路线图。首要战斗任务是为它创设一个装入，这样您就仍要政府机构依赖于项和发行版。做为装入化应用插件的事实上的大生具是 Docker。第二步，不够更易的是选择一个云维修服务来放置你的 API。瞧，现在您已将兼职 R 脚本语言打开到政府机构系统采购周边环境。

结论

在本文中都，我们争论了如何在 R 中都用到 Plumber 更快创设 API。在您的 R 冒险中都，您将面临有所不同的妨碍。其中都之一也许是 API 设计。您也许仍要在 R 中都框架整个采购周边环境，但是当您赶时间并必需立刻打开您的 R 应用插件仅供他人用到时，您知道该怎么动手！

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