Die Programmiersprache R

R ist eine für statistische Anwendungen entwickelte Programmiersprache, die vor allem im Bereich Data Science einen hohen Verbreitungsgrad geniesst. Ihre Kernfunktionen liegen in der Auswertung und Visualisierung von Daten.

Objektbasierung vs. Objektorientierung

„Everything that exists is an object. Everything that happens is a function call.“ (John Chambers)

In R dreht sich alles um Objekte. Nicht nur Variablen, auch Funktionen, Operatoren und ganze Ausdrücke, aus denen ein R-Skript aufgebaut ist, sind Objekte. Dennoch ist R keine vollständig objektorientierte Sprache im klassischen Sinne, wie etwa Java. R unterstützt unterschiedlich „scharfe“ Ansätze der Objektorientierung, die zu betrachten über die Zielsetzung dieses Wiki-Artikels hinausginge. 

Die Macht der Packages

Die Stärke von R liegt in der Verfügbarkeit von Zusatzfunktionen in Form sogenannter Packages, die von unabhängigen Entwicklern überall auf der Welt angeboten werden. Über 20.000 dieser Funktionspakete können über das „Comprehensive R Archive Network“ (CRAN) bezogen werden. Für jedes statistische Problem, sei es auch noch so selten, gibt es oft schon eine passende gebrauchsfertige Lösung, die Dank der Open-Source-Lizenz aber auch jederzeit angepasst werden kann.

Ausführungsmodi der Programmiersprache

R ist standardmässig eine interpretierte Sprache. Das bedeutet, dass der Code nicht kompiliert werden muss, um ihn lauffähig zu machen, wie das beispielsweise bei C der Fall ist. Dadurch ist ein R-Code allerdings auch langsamer in der Ausführung als ein entsprechender C-Code. Der Vollständigkeit halber sei aber auch erwähnt, dass auch ein Bytecode-Compiler in R existiert.

Eine verhältnismässig neue Art, R-Code auszuführen, ist die in Form serverseitiger Apps. Dazu wird das Package shiny verwendet. Es erlaubt, webbasierte Anwendungen aus vollständig über R-Code gesteuerten Ein- und Ausgabe-Elementen zu erzeugen. Auf diese Weise können R-Programme, die über Standardeingabeelemente wie Schieberegler und Textboxen parametrierbar sind, über das Web Benutzern zugänglich gemacht werden, ohne dass diese selbst R installiert haben oder R-Code verstehen müssen.