如何使用tar_make()缓存保存在rds文件中的文件列表？

这个需求完全可以实现，targets本身支持缓存所有R对象类型，包括列表，报错和存储对象为列表没有直接关系。

报错根因 #

• 函数命名冲突：你同时加载readr和tidyverse后，裸写的read_rds()出现了命名空间调度错误，被错误匹配到了需要col_types入参的文本读表函数，才会出现参数不匹配的报错。
• 全局变量未纳入依赖管理：你在全局环境定义的path变量没有被targets识别为依赖，targets运行在独立环境中，这类游离的全局变量容易触发隐性错误。
• 外部文件读取写法不规范：没有将本地rds文件标记为文件类型依赖，后续文件修改后targets无法自动感知重新运行。

调整后可运行代码 #

library(targets)

# 配置流水线依赖包
tar_option_set(packages = c("readr", "tidyverse"))

list(
  # 定义文件路径，标记为文件类型target，自动追踪文件变动
  tar_target(
    rds_file,
    fs::path("", "Volumes", "My_folder", "filename.rds"),
    format = "file"
  ),
  # 读取完整列表存入缓存
  tar_target(
    df_list,
    readRDS(rds_file) # 直接用base R的readRDS避免函数冲突，也可替换为readr::read_rds(rds_file)
  ),
  # 如需读取列表内单个元素，单独声明target即可
  tar_target(
    single_df,
    df_list[["i"]]
  )
)

# 启动流水线
tar_make()

注意事项 #

• 调用读取函数时尽量加显式命名空间（比如readr::read_rds()），不要直接写裸函数名，避免多包加载时的同名函数覆盖问题。
• 所有外部输入文件都建议加format = "file"标记为文件target，targets会自动检测文件修改时间，文件更新后自动重新运行下游依赖，比手动拼路径的写法稳定很多。
• 不要在流水线列表外定义供target调用的全局变量，所有用到的对象、路径都要声明为独立target，避免环境隔离导致的对象找不到问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RCchelsie