Méthode S4 avec une valeur de retour scalaire (non vecteur)

Question

Je veux définir une méthode S4 qui renvoie un valeur de retour scalaire. Ici, je veux dire par valeur scalaire, contraire d'un vecteur.

setGeneric("getScalar", function(value,  ...) 
  standardGeneric("getScalar")
)
setMethod("getScalar", 
          signature(value = "ANY"),
          def = function(value, ...) getScalar(value,...), ## call external function
          valueClass = "atomic" ### atomic is false, what should I do ?
)

Je ne peux pas remplacer la méthode par sa sortie, je veux dire que je ne peux pas définir de nombreuses fonctions ayant la même signature avec un retour de retour différent: numérique, entier, caractère, .. alors comment puis-je faire cela?

ÉDITER Pour donner plus de contexte:

Je pense que l'atomique est confuse ici. Je veux dire par scalaire une valeur numérique ou un booléen ou un caractère, de longueur. Pour donner plus de contexte, j'aurai 3 fonctions dans mon package:

dbGetQuery   :return a list/data.frame : i.e some table rows
dbGetScalar  :return a scalar value  : i.e count(*),table_name,..
dbGetNoQuery :return nothing          : update/insert actions

Il s'agit d'une extension à l'interface DBI.

Edit2

Nous pouvons supposer que Scalar est un vecteur de longueur 1. mais je ne peux pas exprimer cette condition en utilisant S4. En C # ou C, j'écrirais

double[]       // vector
double        // scalar

Peut-être que je devrais simplement changer le nom de ma fonction.

Answer 1

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.