Une possibilité consiste à vérifier la valeur du type de retour après la répartition de la méthode
setGeneric("getScalar", function(x, ...) {
value <- standardGeneric("getScalar")
if (!is.atomic(value) || length(value) != 1L)
stop("not a scalar atomic vector")
value
})
setMethod(getScalar, "ANY", function(x, ...) x)
Une autre possibilité consiste à définir une classe «scalaire», avec une vérification de validité sur la classe de base qui applique la contrainte
.Scalar <- setClass("Scalar", contains="ANY", validity=function(object) {
if (length(object) != 1L)
"non-scalar object"
else TRUE
}, prototype=NA)
ou contrôler les types scalaires plus fortement avec une petite hiérarchie basée sur une classe virtuelle
setClass("Scalar", validity=function(object) {
if (length(object) != 1L)
"non-scalar object"
else TRUE
})
.ScalarInteger <- setClass("ScalarInteger",
contains=c("Scalar", "integer"),
prototype=prototype(NA_integer_))
C'est l'approche adoptée Bioconducteur's Biobase package, avec un mkScalar
constructeur.