R-Code-Formatter (Styler / Tidyverse-Stil)

Formatiere R-Quellcode nach Tidyverse-Stil sofort

Der R-Quellcode-Formatter wendet tidyverse- und styler-Regeln auf jedes R-Skript in Ihrem Browser an. Fügen Sie Ihren Code ein und das Tool korrigiert die Abstände um <- Zuweisungs-Pfeile, Vergleichsoperatoren, Pipe-Operatoren wie %>% und |>, indeniert verschachtelte Blöcke und markiert jede Zeile, die die gewählte Länge überschreitet. Alles läuft lokal auf Ihrem Gerät, sodass Ihr Code niemals das Fenster verlässt.

Nutzung

1. Fügen Sie Ihren R-Quellcode in das Eingabefeld ein, oder laden Sie eine .R Datei über das Dateiwähler-Element hoch.
2. Wählen Sie eine Einrückebreite (2 Leerzeichen ist der Standardwert von tidyverse; 4 Leerzeichen sind ebenfalls unterstützt).
3. Legen Sie eine maximale Zeilenlänge fest, damit das Tool jede Zeile über die Grenze hinaus markieren kann.
4. Aktivieren Sie, ob die obersten Ebene = Zuweisungen in <- (namenbehaftete Argumente in Funktionen werden immer unverändert gelassen).
5. Kopieren Sie den formatierten Ausgabewert oder laden Sie ihn als .R Datei.

Funktionen

• Tidyverse-Abstand – Fügt eine einzelne Leerzeichen auf beiden Seiten von binären Operatoren, Vergleichsoperatoren und Pipes ein; behält $, :: und @ eng.
• Konfigurierbare Einrückebreite – Wählen Sie 2 oder 4 Leerzeichen für verschachtelte Blöcke, Funktionen und mehrzeilige Argumentlisten.
• Längen-Zeilen-Erkennung – Markiert jede Zeile, die die konfigurierte Grenze überschreitet (Standardwert ist 80 Zeichen).
• Zuweisungsnormalisierung – Optional konvertiert die obersten Ebene = Zuweisungen in <- ohne namenbehaftete Argumente in Funktionen zu beeinflussen.
• Syntax-Integritätsprüfung – Erkennung unbalancierter Klammern, eckiger Klammern und geschweifter Klammern sowie unabschließender Zeichenfolgen.
• Kommentar- und Zeichenfolgen-Sicherheit – Der Tokenisierer schützt Kommentar-Text, reguläre Zeichenfolgen, rohe Zeichenfolgen (r"(...)") und backtick-gequoting-Identifizierer vor Formatierung.

Häufige Anwendungsfälle

• Die Reinigung von R-Skripten, die von Kollegen übernommen oder von älteren Tools generiert wurden.
• Die Vorbereitung von Datenanalyse- oder Shiny-App-Code für eine Code-Review.
• Die Normalisierung von Tutorial- oder Blog-Post-Code-Teilen vor der Veröffentlichung.
• Die Überprüfung von generierten R-Teilen in Quarto, R Markdown oder Jupyter-Notebooks.
• Schnelle Überprüfung eines Skripts auf überlange Zeilen vor dem Zusammenführen.