什么时候能在R编程中使用S4方法？
我在专业环境下定期在R编程，并为客户或同事编写软件包。 这里的一些程序员有一个Java背景，并坚持使用S4方法做所有面向对象的方法。 另一方面，我的经验是，S4的实现往往performance得更差，并且在试图让代码做你想做的事情时会引起更多的头痛。
我绝对同意，在某些情况下，您必须能够以受控方式构造复杂对象或追加现有对象。 但大多数情况下，S4实现可以很容易地使用经典列表来完成，而没有像定义标准generics，方法，构造函数，初始化程序等这样的麻烦。
你什么时候考虑为R编写S4实现？
编辑：为了清楚起见，我很欣赏答案和有关面向对象的一般讨论在OOP可以在R中以多种方式完成，但我的问题是真正针对使用S4方法的附加价值具体。
我假设这并不直接适用于你，但是如果你正在开发Bioconductor的软件包，那么就有积极的鼓励使用S4的激励，现在已经有十年多的时间了 – 所以所有的核心包大量使用S4。
我发现所有额外的开销是一个痛苦 – setGeneric，setMethod，处理NAMESPACE等等。据说，我发现它所强加的结构，可扩展性和其他这样的事情是值得的。 就像所有的事情一样，涉及到权衡。 我认为它可以更清洁 – 我不喜欢如何S3命名约定（foo.class）简单地伪装S3方法。 尽pipe如此，我倾向于避免在自己的代码中大量使用S4，除非我被告知这样做。
我的经验和你的一致，所以我专门用S3。
为了澄清：S4有一些光滑的function（例如，在多个参数上进行调度和插槽types检查），但是我没有遇到function超过成本的情况。 成本的例子包括：任何时隙更改需要完整的对象副本，并且（可能更糟）正在对S4方法进行的更改。
简而言之，我喜欢S4背后的想法，但在我自己的代码中使用它之前，我会等待它成熟。
好问题！ 我希望这会产生一些深思熟虑的讨论
我从来没有使用过，也不打算出于以下原因：
- 性能
- 我没有耐心去完全理解S4和S3的关系。
- 语法suguar：我宁愿有object.method（）比方法（对象）。
我喜欢suguar，我能说什么！
我学习了S4，以扩展动物轨迹数据的空间（sp）类。 从可用选项中，这是最好的select（最一致，通用，与许多GIS定义紧密匹配），以避免从头开始编写所有需要的东西。 我不觉得S4像许多人所说的那样繁重，但是我现在习惯于探索像这样的对象的底层结构。 performance也不错，我认为可以做得很好，但是做得不好的话还是有性能陷阱的。
如果你感兴趣的是空间数据，spatstat就是一个很好的例子，说明如何在S3中做很多类似的事情，尽pipe（看起来像空间一样……）在不同软件中的数据结构之间几乎没有干净的类比。
S4类在空间统计学（sensu package sp ）中扮演着重要angular色，从一种types的数据到另一种types的数据转换似乎是无缝的。 这个问题的缺陷在于debugging，根据我的经验，这是最好的。 到目前为止，我已经用S3来pipe理，但是可能会考虑在未来使用S4。
随着时间的推移，随着时间的推移，我相信他们至less在R的各个领域（可能是空间分析，计量经济学，环境…）的核心特征中扮演着强有力的angular色。
不要忘了还有R.oo（在CRAN上）提供了在R中执行OO的第三种方法。在我看来，这提供了一个OO系统，对于从其他系统迁移的程序员来说可能更为熟悉 – 特别是不使用generics函数（因此，print（foo）然后必须在foo的类上派发）方法绑定到对象，所以你会做foo $ print（） – 就像在Python或C ++中，你会做foo.print （）。
曾几何时，Roxygen2不喜欢S4方法。 到2017年（至less），他们一起工作。
我不幸地创build了一些需要使用S3和S4类的方法的函数。 多年来，随着R-core多次改变了这些系统交互的细节，以及命名空间如何工作以及Rcmd检查如何工作，保持这些代码的工作已经非常令人难以置信。
如果你不喜欢谷歌的风格指南，那么从这个线程的R-help上考虑这些知名的R包开发者的意见
Frank Harrell“如果你喜欢计算机科学，而不是重视自己的时间，那就用S4吧。”
Terry Therneau写道：对于我所做的90％，我更强烈地喜欢松散的（S3）而不是刚性的（S4）类….我的S4与S3的总结
S4在以下方面有很大的增量：1.滋扰写2.debugging困难3.写非常模糊代码的能力4.devise
S4增益：5.指导自动转换的能力6.validation类对象的内容
