Repost: ctrlvee: Extrageți codul R extern și introduceți în linie

Repostat din original la https://blog.stephenturner.us/p/ctrlvee-extract-external-r-code-insert-inline-positron-rstudio-addin.

Te-ai găsit vreodată căutând o pagină pkgdown sau o carte Quarto, copiend și inserând bucăți de cod din browser în IDE-ul tău? Da, și este o supărare minoră.

Prietenul și colegul meu VP Nagraj a publicat un nou pachet R numit ctrlvee asta face asta mult mai usor.

Face un lucru. Puneți cursorul oriunde într-un script R în Positron sau RStudio, apelați programul de completare, furnizați o adresă URL și, câteva milisecunde mai târziu, veți avea tot codul din pagina respectivă în editorul dvs., separat de granițele de fragmente (împreună cu câteva metadate și o notă pentru verifica licenta!).

Pachetul README oferă o demonstrație folosind capitolul „Validarea datelor și QA” al meu Training pentru echipe Data Science carte (dstt.stephenturner.us).

1. Instalează pachetul: install.packages("ctrlvee")

2. Rulați programul de completare. În Positron, veți deschide paleta de comenzi, veți căuta Run RStudio Addin, apoi extrageți codul R extern și introduceți în linie. Veți primi un modal care vă va cere o adresă URL.

3. Lipiți unul. De exemplu, https://dstt.stephenturner.us/validation.html

4. Codul R de pe site apare în editorul tău 🚀

Iată un demo.

Iată cum arată codul extras/inserat, din această sursă.

# -----------------------------------------------------------------
# Chunks fetched by ctrlvee from: https://dstt.stephenturner.us/validation.html
# Strategy: Rendered HTML page
# Date: 2026-05-16 05:14:44
# Chunks: 8
# NOTE: Check the source license before reusing this code.
# -----------------------------------------------------------------

flu <- data.frame(
    week = c(1, 2, 3, 4, 4),
    county = c("Fairfax", "Arlington", NA, "Loudoun", "Loudoun"),
    disease = c("Flu", "Flu", "Flu", "Flu", "Flu"),
    cases = c(23, 41, 18, -5, 12),
    rate = c(2.1, 3.8, 1.6, NA, 1.1)
)

flu

# ---- chunk boundary ----

if (any(flu$cases < 0, na.rm = TRUE)) {
    stop("Negative case counts detected. Inspect raw data before proceeding.")
}

# ---- chunk boundary ----

stopifnot(
    "Negative case counts" = all(flu$cases >= 0, na.rm = TRUE),
    "Missing county values" = !anyNA(flu$county),
    "Duplicate records" = !anyDuplicated(flu(, c("week", "county")))
)

# ---- chunk boundary ----

install.packages("pointblank")

# ---- chunk boundary ----

library(pointblank)

agent <- create_agent(tbl = flu, label = "Weekly flu surveillance") |>
    col_vals_gte(
        columns = cases,
        value = 0,
        label = "Case counts must be non-negative"
    ) |>
    col_vals_not_null(
        columns = c(week, county),
        label = "Week and county cannot be missing"
    ) |>
    rows_distinct(
        columns = c(week, county),
        label = "No duplicate week/county records"
    ) |>
    interrogate()

agent

# ---- chunk boundary ----

create_agent(tbl = flu, label = "Weekly flu surveillance — extended") |>
    col_is_numeric(
        columns = c(cases, rate),
        label = "Case count and rate must be numeric"
    ) |>
    col_vals_in_set(
        columns = disease,
        set = c("Flu", "COVID-19", "RSV"),
        label = "Disease must be from the approved list"
    ) |>
    col_vals_between(
        columns = week,
        left = 1,
        right = 52,
        label = "Week must be between 1 and 52"
    ) |>
    col_vals_gte(
        columns = rate,
        value = 0,
        na_pass = TRUE,
        label = "Rate must be non-negative (NAs allowed)"
    ) |>
    interrogate()

# ---- chunk boundary ----

if (!all_passed(agent)) {
    stop("Data validation failed. Review the agent report before proceeding.")
}

# ---- chunk boundary ----

library(readr)
library(pointblank)

flu <- read_csv("data/flu-2024.csv")

# Validate immediately after reading
agent <- create_agent(tbl = flu, label = "flu-2024 validation") |>
    col_vals_gte(columns = cases, value = 0, label = "No negative counts") |>
    col_vals_not_null(columns = c(week, county), label = "No missing keys") |>
    rows_distinct(columns = c(week, county), label = "No duplicate records") |>
    interrogate()

if (!all_passed(agent)) {
    stop("Validation failed — see agent report above.")
}