R6类中调用Rcpp函数开发R包时Makevars缺失及编译报错问询

问题原因 #

该报错属于BLAS线性代数库链接缺失，和未正确配置Makevars/Makevars.win文件直接相关，同时同时依赖RcppArmadillo和RcppEigen的配置也存在遗漏点。

解决步骤 #

1. 手动补充src目录下的编译配置文件 #

在你的RegressionTool/src目录下分别新建两个配置文件：

• 针对Linux/macOS的Makevars文件，内容如下：

PKG_LIBS = $(LAPACK_LIBS) $(BLAS_LIBS) $(FLIBS)

• 针对Windows的Makevars.win文件，内容如下：

PKG_LIBS = $(LAPACK_LIBS) $(BLAS_LIBS) $(FLIBS)

上述配置会让R编译时自动链接自带的BLAS和LAPACK线性代数库，直接解决dsyrk_未定义的链接报错。

2. 核对DESCRIPTION文件配置 #

确认你的DESCRIPTION文件中包含以下字段，无需额外配置RcppEigen的系统依赖（Eigen是纯头文件实现的库）：

Depends: R (>= 4.1.0), Rcpp
Imports: RcppArmadillo, RcppEigen
LinkingTo: Rcpp, RcppArmadillo, RcppEigen

3. 按顺序重新执行编译流程 #

清空之前生成的中间编译文件后，按以下顺序执行命令：

1. 将R控制台的工作目录切换到RegressionTool包的父目录
2. 执行Rcpp::compileAttributes()生成函数导出声明
3. 执行roxygen2::roxygenize(roclets = c("rd", "namespace"))，补充namespace的roclet自动处理函数导出规则
4. 执行devtools::install()或R CMD INSTALL RegressionTool完成包安装

补充说明 #

RcppArmadillo的package.skeleton函数默认不会自动生成Makevars系列文件，属于正常设计，手动补充即可。如果仅需要高性能矩阵乘法能力，也可以仅保留Eigen实现，减少包的依赖体积。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicola Barraco