ワークフローのライフサイクル

最終更新日：2026-10-23 | ページの編集

概要

質問

ワークフローを再実行するとどうなりますか？
targets はどのようにして再実行すべきステップを認識しますか？
ワークフローの状態をどのように検査できますか？

目的

targets が効率性を向上させる方法を説明する
ワークフローの古くなった部分を確認する方法を習得する

ワークフローの再実行

targets の特徴の一つは、実行が必要なワークフローの部分のみを実行することで効率性を最大化することです。

これは実際に試してみると理解しやすいです。ワークフローをもう一度実行してみましょう：

R

tar_make()

出力

✔ skipped pipeline [96ms, 3 skipped]

最初にパイプラインを実行したとき、targets がビルドされている各ターゲットのリストを出力したことを覚えていますか？

今回は、それらのターゲットをスキップしていると教えてくれます。すでにビルドされているため、同じコードを再度実行する必要がないからです。

覚えておいてください、最速のコードは実行しなくて済むコードです！

変更後のワークフローの再実行

ワークフローの一部を変更してから再度実行するとどうなりますか？

例えば、種名を短くすることに決めたとしましょう。現在は一般名と学名が含まれていますが、区別するために一般名の最初の部分のみが必要です。

_targets.R を編集して、clean_penguin_data() 関数を以下のようにします：

R

clean_penguin_data <- function(penguins_data_raw) {
  penguins_data_raw |>
    select(
      species = Species,
      bill_length_mm = `Culmen Length (mm)`,
      bill_depth_mm = `Culmen Depth (mm)`
    ) |>
    drop_na() |>
    # Split "species" apart on spaces, and only keep the first word
    separate(species, into = "species", extra = "drop")
}

そして、再度実行します。

R

tar_make()

出力

+ penguins_data dispatched
✔ penguins_data completed [16ms, 1.49 kB]
✔ ended pipeline [165ms, 1 completed, 2 skipped]

何が起こったでしょうか？

今回は、penguins_csv_file と penguins_data_raw をスキップし、penguins_data のみを実行しました。

もちろん、私たちの例示ワークフローは非常に短いため、節約された時間を感じ取ることはほとんどありません。しかし、計算集約的な一連の分析ステップでこれを使用することを想像してみてください。ステップを自動的にスキップする能力は、効率性を大幅に向上させます。

チャレンジ

チャレンジ 1: 出力を検査する

penguins_data の内容をどのように検査できますか？

回答を表示する

tar_load(penguins_data) を実行した後に penguins_data を実行します。

内部動作

targets は、どのターゲットが最新であり、どれが古くなっているかをどのように追跡していますか？

ワークフロー内の各ターゲット（_targets.R ファイルの最後のリスト内の項目）およびワークフローで使用されるカスタム関数ごとに、targets はハッシュ値、つまりコンピュータのメモリ内のオブジェクトを表す一意の文字と数字の組み合わせを計算します。ハッシュ値（略して「ハッシュ」）をターゲットや関数の一意の指紋と考えることができます。

最初に tar_make() を実行すると、targets はコードを実行しながら各ターゲットと関数のハッシュを計算し、それらを targets キャッシュ（_targets フォルダ）に保存します。その後、tar_make() を呼び出すたびに、再度ハッシュを計算し、保存された値と比較します。どれが変更されたかを検出し、これがどのターゲットが古くなっているかを知る方法です。

コールアウト

ハッシュが存在する場所

ハッシュがどのように見えるか気になる場合は、ファイル _targets/meta/meta に見ることができますが、このファイルを手動で編集しないでください—ワークフローが壊れてしまいます！

この情報は、依存関係の関係（つまり、各ターゲットが他のターゲットにどのように依存しているか）と組み合わせて使用され、ワークフローを可能な限り効率的に再実行します：再構築が必要なターゲットに対してのみコードが実行され、他のターゲットはスキップされます。

ワークフローの可視化

通常、コードのさまざまな場所を編集し、新しいターゲットを追加し、定期的にワークフローを実行することになります。ワークフローの状態を可視化できることは良いことです。

これは tar_visnetwork() を使用して行うことができます。

R

tar_visnetwork()

ワークフローの可視化、'penguins_data' が 'penguins_data_raw', 'penguins_csv_file' および 'clean_penguin_data' に接続されている様子

ネットワークが RStudio のプロット領域に表示されるはずです。

これは HTML ウィジェットなので、ズームインやズームアウトが可能です（現在の例では非常に小さいため重要ではありませんが、より大きな「実際の」ワークフローでは役立ちます）。

ここでは、すべてのターゲットが濃い緑色で表示されており、次にワークフローを実行したときにスキップされることを示しています。

必須条件

visNetwork のインストール

The package "visNetwork" is required. というエラーメッセージが表示される場合があります。

この場合、まず install.packages("visNetwork") を実行してインストールしてください。

チャレンジ

チャレンジ 2: 可視化は他に何を教えてくれますか？

_targets.R でワークフローを変更し、tar_make() を実行せずに再度 tar_visnetwork() を実行してください。ターゲットが古くなっていることを示す色は何ですか？

たとえば、penguins_data_raw ターゲットの read_csv() 呼び出しから引数 show_col_types = FALSE を削除してみてください。これはコードを変更しますがデータは変更しないので、何かが壊れることはありません。

回答を表示する

薄い青色がターゲットが古くなっていることを示します。

上記の変更の場合、penguins_data_raw と penguins_data が薄い青色になります。penguins_data_raw はコードが変更されたため、penguins_data は penguins_data_raw に依存しているためです。penguins_csv_file は、依存しているものが何も変更されていないため緑色のままです。別の方法でコードを変更した場合は、薄い青色になるターゲットの組み合わせが異なる場合があります。

コールアウト

‘古くなっている’ は必ずしも ‘実行される’ ことを意味しない

ターゲットがネットワークの可視化で薄い青色（「古くなっている」）として表示されているからといって、次回の実行時に必ず再構築されるわけではありません。これは、依存しているターゲットの少なくとも一つが変更されたことを意味します。

例えば、ワークフローの状態が以下のようになっているとします：

A -> B* -> C -> D

ここで * は B が最後にワークフローを実行したときと比較して変更されたことを示します。ネットワークの可視化では B, C, D がすべて薄い青色で表示されます。

しかし、ワークフローを再実行して C が以前と全く同じ値になる場合、D は再実行されません（「スキップ」されます）。

ほとんどの場合、単一の変更が下流のターゲット全体に影響を及ぼし、再構築を引き起こしますが、必ずしもそうではありません。targets は事前に実際の出力がどうなるかを知る方法がないため、将来を完全に予測するネットワーク可視化を提供することはできません！

チャレンジ 2 での変更でこれを確認できます。penguins_data_raw と penguins_data の両方が古くなっているように表示されましたが、ワークフローを実行するとどうなるでしょうか？

R

tar_make()

出力

+ penguins_data_raw dispatched
Rows: 344 Columns: 17
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr  (9): studyName, Species, Region, Island, Stage, Individual ID, Clutch C...
dbl  (7): Sample Number, Culmen Length (mm), Culmen Depth (mm), Flipper Leng...
date (1): Date Egg

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
✔ penguins_data_raw completed [191ms, 10.40 kB]
✔ ended pipeline [334ms, 1 completed, 2 skipped]

再実行されたのは penguins_data_raw だけでした（追加のメッセージは read_csv() によるもので、show_col_types = FALSE を削除したため、列の型が報告されています）。そのコードは変更されたため再構築されましたが、以前とまったく同じデータが生成されました。そのため、古くなっているように見えた penguins_data はスキップされました。

ターゲットの細かい制御

特定のターゲットのみをビルドし、ワークフロー全体を実行しないことが可能です。

これを行うには、tar_make() の後にビルドしたいターゲットの名前を入力します（指定したターゲットに必要な他のターゲットもビルドされることに注意してください）。例えば、tar_make(penguins_data_raw) は penguins_data_raw のみをビルドし、penguins_data はビルドしません。

さらに、ターゲットを手動で「リセット」し、古くなったように見せるには、tar_invalidate() を使用できます。これは、次回の実行時にそのターゲット（およびそれに依存するターゲット）が再実行されることを意味します。

これを試してみましょう。現在、私たちのパイプラインは最新の状態なので、tar_make() はすべてをスキップします：

R

tar_make()

出力

✔ skipped pipeline [105ms, 3 skipped]

次に、penguins_data_raw を無効化し、そのターゲットだけをビルドしてみましょう：

R

tar_invalidate(penguins_data_raw)
tar_make(penguins_data_raw)

出力

+ penguins_data_raw dispatched
Rows: 344 Columns: 17
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr  (9): studyName, Species, Region, Island, Stage, Individual ID, Clutch C...
dbl  (7): Sample Number, Culmen Length (mm), Culmen Depth (mm), Flipper Leng...
date (1): Date Egg

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
✔ penguins_data_raw completed [184ms, 10.40 kB]
✔ ended pipeline [321ms, 1 completed, 1 skipped]

ビルドされたのは penguins_data_raw だけです（まだ show_col_types = FALSE を使用していないため、先ほどと同じ read_csv() のメッセージが再び表示されます）。penguins_data はこの実行に含まれておらず、penguins_data_raw が依存している penguins_csv_file はすでに最新だったためスキップされました。

続いて、penguins_data を無効化し、ワークフロー全体を再度実行してみましょう：

R

tar_invalidate(penguins_data)
tar_make()

出力

+ penguins_data dispatched
✔ penguins_data completed [29ms, 1.49 kB]
✔ ended pipeline [164ms, 1 completed, 2 skipped]

もしすべてをリセットして新たに開始したい場合は、tar_invalidate(everything()) を使用して _targets フォルダ全体を削除することができます（tar_invalidate() はターゲット名を指定するために tidyselect 式を受け入れます）。しかし、これはすべてを再実行する必要があることを意味するため、軽率に行わないでください！

ワークフローを元に戻す

チャレンジ 2 では、penguins_data_raw の read_csv() 呼び出しから show_col_types = FALSE を削除しました。先に進む前に、_targets.R でそれを元に戻して、ワークフローが以降のエピソードで使用するものと一致するようにしてください。 penguins_data_raw ターゲットは、再び次のようになるはずです：

R

tar_target(penguins_data_raw, read_csv(
  penguins_csv_file, show_col_types = FALSE))

その後、tar_make() を実行してすべてを最新の状態にします。 penguins_data_raw はコードが変更されたため再構築されますが、データは同じなので penguins_data はスキップされます。

実際の運用での動作

実際には、tar_make() を使用してワークフローを実行し、tar_load() を使用してビルドしたターゲットをロードし、インタラクティブな R セッションでコードを実行してカスタム関数を編集することを行き来することが多いでしょう。慣れるまで時間がかかりますが、すぐに targets ワークフローに組み込まれていないコードは「本物ではない」と感じるようになるでしょう。

まとめ

targets はコードの変更に影響を受けたステップのみを実行します
tar_visnetwork() はワークフローの現在の状態をネットワークとして表示します
tar_invalidate() は特定のターゲットを無効化（再実行）するために使用できます