對於想要擁有自己開發R package能力或是參與熱門套件的開發，深入了解R語言Object-Oriented Programming(OOP)的機制非常重要，另外，對於別人寫的package在使用邏輯上會理解更快，也能逆向去看別人如何開發的，尤其是Bioconductor裡面針對生物資訊處理，常常會要有特殊的資料結構，因此會有自己定義的class和object，以及相關的methods，會讓人一開始使用上“搞不清楚作者在想什麼”，但知道這些都是依循R內OOP規則的，就能拆開來去看其怎麼定義的，更深入理解一個別人的package。所以懂R中OOP規則，有兩大幫助：

1. 提升自己開發package的能力。
2. 提升理解別人package的能力。

R語言本身就是“實用性導向”，且快速在演進中，不斷加入更多“電腦科學”的觀念，為了滿足更複雜的計算需求，但相對於資料分析時，我們會比較偏向使用functional programming的方式來思考，在進一步當我們想要打造一些工具幫助別人分析時，使用Object-Oriented Programming就是一個不錯的方式。

在R發展的歷程中，其能使用的範圍越來越廣，工具越來越多，代碼維護上很難以functional programming的方式來做，而面向對象編程則可以解決這類問題，因此衍生出許多OOP系統，像是OOP, R.oo, mutatr, R5, proto等等都是被提出來的面向對象編程系統（值得注意的是目前ggplot2在底層上使用了由proto為基底的ggproto，所以想要自己設計geom/stat的話就必須理解一下他的結構）

目前R中最熱門的OOP系統主要有四種：S3,S4,R6,Reference Class。

大致來說S3,S4都是基於的泛型函數（generic function），而R6, Reference Class則是完全面向對象，R6則在建立物件時稍微寬鬆

S3:最基本的系統，幾乎是base R操作中都會用到的概念

使用generic-function Object Oriented風格，並沒有很正式的方式來定義class，也就是說必須從新定義其對於不同class的反應

#S3系統中定義class的方式非常的隨意（arbitrarily），可以直接指定某個物件的class或是用structure()來定義
DNA_sequence <-- structure("ATCG", class = "DNA")
class(DNA_sequence) <-  "DNA"
#當然也可以使用稍微嚴謹的方式，用constructur function
DNA_sequence_constructor <- function(sequence){
 structure(list(sequence = sequence), class = "DNA")
}
#在來於S3中generic methods系統如下操作
count_basepair <- function(x) UseMethod("count_basepair")
count_basepair.dna <- function(x){
   return(nchar(x$sequence))
}
count_basepair(DNA_sequence)
[1] 4

S4：對於理解bioconductor中的很多資料形式會很重要，因為他們主要使用S4來搭建

跟S3風格相似，其有對於class的正式定義，且帶入inheritance和method、generic的概念，另外其具有multiple dispatch，代表generic function可以使用各種class的參數。

#使用S4系統時，用setClass來定義一個class
setClass("DNA",
    slots = list(sequence="character",
                 species="character")
)
#創建屬於某個class的object時，使用new
sample_dna <- new("DNA",
                   sequence="AATCCCGCG",
                   species="homo sapiens")

#S4使用@來subset一個object中的slots
sample_dna@sequence

#使用setGeneric來創建generic function
setGeneric("count_sequence_basepair", function(x){standardGeneric("count_sequence_basepair")})

#創建後，用setMethod來define這function實際的功能
setMethod("count_sequence_basepair",
c(x = "dna"),
function(x){return(nchar(x@sequence)
})

Reference Class:比較新的語法，借鑑了如java,c#等程式的特性

採用message-passing Object-oriented，在區別class、method、function間的關係更嚴謹，而RC object本身是mutable的，且是modified in place。

#Reference Class在定義class時後使用setRefClass(),此時也會定義了這個class所具有的method
DNA <- setRefClass("dna",
                   fields = list(sequence="character",
                                 species="character")
                    methods=list(
                     count_sequence_basepair = function(){
                        return(nchar(sequence))
                     )
)
#創建object的方式
my_sample <- DNA$new(sequence="ATATACGCG", species="homo sapiens")

#使用method的方式
my_sample$count_sequence_basepair()
[1] 9
&lt;span style="color: #000000;"&gt;

觀察不同R裡面OOP系統蠻有趣的，也會發現整個語言的變化，在Reference Class中，可以看到很嚴謹的定義，其實Reference Class蠻強大的，且帶入很多新的觀念，值得再深入研究。

這部分更深入的理解可以看John M. Chambers在2016年新書：Extending R，裡面談了很多這位R core team對於整個R架構的看法，書中的內容可以分成三部分，第一部份講述R的變化，第二部分談R的programming、package、function觀念，第三部分則談論R的Object-Oriented Programming，他把S3,S4歸類為Functional Object-Oriented Programming，而Reference Class這比較新的系統叫做Encapsulated Object-Oriented Programming。最後書裡面提到關於Interface的觀念，主要便是奠基在Reference Class的架構上，能跟其他語言的對接，尤其是Python和Julia。

除了這本Extending R外， Advance R, Hadley Wickham 中很詳細地談論了OOP system

這邊則有比較零星的討論或是簡報可以看

• John’s presentation in November 2010 at Stanford
• Martin Morgan in November 2010 from the BioConductor Europe meetings
• Romain and myself mention it in the Google Tech Talk on Rcpp
• Object Oriented R for programmers: R3, R4
• reference class documentation
• S4 classes in R: printing function definition and getting help
• R:Introduction to Reference Classes, Aleix Ruiz de Villa
• A short introduction to S4, Christophe Genolini
• A practical tutorial on S4 programming, Laurent Gatto
• stackover 問題串