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<meta name="generator" content="pandoc" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=EDGE" />
<meta name="author" content="Gabriel Nakamura" />
<meta name="date" content="2024-07-16" />
<title>Fluxo de trabalho com targets</title>
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.sourceCode {
overflow: visible;
}
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<style type="text/css" data-origin="pandoc">
pre > code.sourceCode { white-space: pre; position: relative; }
pre > code.sourceCode > span { line-height: 1.25; }
pre > code.sourceCode > span:empty { height: 1.2em; }
.sourceCode { overflow: visible; }
code.sourceCode > span { color: inherit; text-decoration: inherit; }
div.sourceCode { margin: 1em 0; }
pre.sourceCode { margin: 0; }
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div.sourceCode { overflow: auto; }
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pre > code.sourceCode { white-space: pre-wrap; }
pre > code.sourceCode > span { text-indent: -5em; padding-left: 5em; }
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{ counter-reset: source-line 0; }
pre.numberSource code > span
{ position: relative; left: -4em; counter-increment: source-line; }
pre.numberSource code > span > a:first-child::before
{ content: counter(source-line);
position: relative; left: -1em; text-align: right; vertical-align: baseline;
border: none; display: inline-block;
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-ms-user-select: none; user-select: none;
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color: #aaaaaa;
}
pre.numberSource { margin-left: 3em; border-left: 1px solid #aaaaaa; padding-left: 4px; }
div.sourceCode
{ background-color: #f8f8f8; }
@media screen {
pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underline; }
}
code span.al { color: #ef2929; } /* Alert */
code span.an { color: #8f5902; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Annotation */
code span.at { color: #204a87; } /* Attribute */
code span.bn { color: #0000cf; } /* BaseN */
code span.cf { color: #204a87; font-weight: bold; } /* ControlFlow */
code span.ch { color: #4e9a06; } /* Char */
code span.cn { color: #8f5902; } /* Constant */
code span.co { color: #8f5902; font-style: italic; } /* Comment */
code span.cv { color: #8f5902; font-weight: bold; font-style: italic; } /* CommentVar */
code span.do { color: #8f5902; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Documentation */
code span.dt { color: #204a87; } /* DataType */
code span.dv { color: #0000cf; } /* DecVal */
code span.er { color: #a40000; font-weight: bold; } /* Error */
code span.ex { } /* Extension */
code span.fl { color: #0000cf; } /* Float */
code span.fu { color: #204a87; font-weight: bold; } /* Function */
code span.im { } /* Import */
code span.in { color: #8f5902; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Information */
code span.kw { color: #204a87; font-weight: bold; } /* Keyword */
code span.op { color: #ce5c00; font-weight: bold; } /* Operator */
code span.ot { color: #8f5902; } /* Other */
code span.pp { color: #8f5902; font-style: italic; } /* Preprocessor */
code span.sc { color: #ce5c00; font-weight: bold; } /* SpecialChar */
code span.ss { color: #4e9a06; } /* SpecialString */
code span.st { color: #4e9a06; } /* String */
code span.va { color: #000000; } /* Variable */
code span.vs { color: #4e9a06; } /* VerbatimString */
code span.wa { color: #8f5902; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Warning */
</style>
<script>
// apply pandoc div.sourceCode style to pre.sourceCode instead
(function() {
var sheets = document.styleSheets;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
if (sheets[i].ownerNode.dataset["origin"] !== "pandoc") continue;
try { var rules = sheets[i].cssRules; } catch (e) { continue; }
var j = 0;
while (j < rules.length) {
var rule = rules[j];
// check if there is a div.sourceCode rule
if (rule.type !== rule.STYLE_RULE || rule.selectorText !== "div.sourceCode") {
j++;
continue;
}
var style = rule.style.cssText;
// check if color or background-color is set
if (rule.style.color === '' && rule.style.backgroundColor === '') {
j++;
continue;
}
// replace div.sourceCode by a pre.sourceCode rule
sheets[i].deleteRule(j);
sheets[i].insertRule('pre.sourceCode{' + style + '}', j);
}
}
})();
</script>
<style type="text/css">
#rmd-source-code {
display: none;
}
</style>
<style type = "text/css">
.main-container {
max-width: 940px;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
}
img {
max-width:100%;
}
.tabbed-pane {
padding-top: 12px;
}
.html-widget {
margin-bottom: 20px;
}
button.code-folding-btn:focus {
outline: none;
}
summary {
display: list-item;
}
details > summary > p:only-child {
display: inline;
}
pre code {
padding: 0;
}
</style>
<style type="text/css">
.dropdown-submenu {
position: relative;
}
.dropdown-submenu>.dropdown-menu {
top: 0;
left: 100%;
margin-top: -6px;
margin-left: -1px;
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}
.dropdown-submenu:hover>.dropdown-menu {
display: block;
}
.dropdown-submenu>a:after {
display: block;
content: " ";
float: right;
width: 0;
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border-style: solid;
border-width: 5px 0 5px 5px;
border-left-color: #cccccc;
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}
.dropdown-submenu:hover>a:after {
border-left-color: #adb5bd;
}
.dropdown-submenu.pull-left {
float: none;
}
.dropdown-submenu.pull-left>.dropdown-menu {
left: -100%;
margin-left: 10px;
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}
</style>
<script type="text/javascript">
// manage active state of menu based on current page
$(document).ready(function () {
// active menu anchor
href = window.location.pathname
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1)
if (href === "")
href = "index.html";
var menuAnchor = $('a[href="' + href + '"]');
// mark the anchor link active (and if it's in a dropdown, also mark that active)
var dropdown = menuAnchor.closest('li.dropdown');
if (window.bootstrap) { // Bootstrap 4+
menuAnchor.addClass('active');
dropdown.find('> .dropdown-toggle').addClass('active');
} else { // Bootstrap 3
menuAnchor.parent().addClass('active');
dropdown.addClass('active');
}
// Navbar adjustments
var navHeight = $(".navbar").first().height() + 15;
var style = document.createElement('style');
var pt = "padding-top: " + navHeight + "px; ";
var mt = "margin-top: -" + navHeight + "px; ";
var css = "";
// offset scroll position for anchor links (for fixed navbar)
for (var i = 1; i <= 6; i++) {
css += ".section h" + i + "{ " + pt + mt + "}\n";
}
style.innerHTML = "body {" + pt + "padding-bottom: 40px; }\n" + css;
document.head.appendChild(style);
});
</script>
<!-- tabsets -->
<style type="text/css">
.tabset-dropdown > .nav-tabs {
display: inline-table;
max-height: 500px;
min-height: 44px;
overflow-y: auto;
border: 1px solid #ddd;
border-radius: 4px;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active:before, .tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open:before {
content: "\e259";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li.active:before {
content: "\e258";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
border: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active {
display: block;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:focus,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:hover {
border: none;
display: inline-block;
border-radius: 4px;
background-color: transparent;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li {
display: block;
float: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li {
display: none;
}
</style>
<!-- code folding -->
<style type="text/css">
.code-folding-btn { margin-bottom: 4px; }
</style>
<style type="text/css">
#TOC {
margin: 25px 0px 20px 0px;
}
@media (max-width: 768px) {
#TOC {
position: relative;
width: 100%;
}
}
@media print {
.toc-content {
/* see https://github.com/w3c/csswg-drafts/issues/4434 */
float: right;
}
}
.toc-content {
padding-left: 30px;
padding-right: 40px;
}
div.main-container {
max-width: 1200px;
}
div.tocify {
width: 20%;
max-width: 260px;
max-height: 85%;
}
@media (min-width: 768px) and (max-width: 991px) {
div.tocify {
width: 25%;
}
}
@media (max-width: 767px) {
div.tocify {
width: 100%;
max-width: none;
}
}
.tocify ul, .tocify li {
line-height: 20px;
}
.tocify-subheader .tocify-item {
font-size: 0.90em;
}
.tocify .list-group-item {
border-radius: 0px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container-fluid main-container">
<!-- setup 3col/9col grid for toc_float and main content -->
<div class="row">
<div class="col-xs-12 col-sm-4 col-md-3">
<div id="TOC" class="tocify">
</div>
</div>
<div class="toc-content col-xs-12 col-sm-8 col-md-9">
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</ul>
</div>
<h1 class="title toc-ignore">Fluxo de trabalho com targets</h1>
<h4 class="author">Gabriel Nakamura</h4>
<h4 class="date">2024-07-16</h4>
</div>
<script>
addClassKlippyTo("pre.r, pre.markdown");
addKlippy('left', 'top', 'auto', '1', 'Copy code', 'Copied!');
</script>
<div id="apresentação" class="section level1">
<h1>Apresentação</h1>
<p>Algumas análises são extremamente demoradas para rodar, ou ainda
apresentam muitos passos na sua execução. Desde a limpeza dos dados
originais, transformações, múltiplas análises e apresentações destas
análises através de figuras ou tabelas. Todo esse conjunto de ações
quando tomadas em conjunto é o que chamamos de <em>pipeline</em> ou
<em>fluxo de trabalho</em>. Devido a complexidade e tempo que este fluxo
pode assumir é comum perdermos controle da sequência que cada tarefa
deve ser executada.</p>
<p>Devido a isso, muitas vezes nos pegamos rodando nossos códigos de
maneira repetida, e algumas vezes sem nem mesmo saber se precisamos
rodá-los. Isso é o que chamamos de <a
href="https://en.wikipedia.org/wiki/Sisyphus">loop sisypheano</a>. Ao
invés de rolar uma pedra morro acima toda vez, o que fazemos é rodar as
mesmas análises repetidamente.</p>
<div class="figure" style="text-align: center">
<img src="figs/sisyphys.jpeg" alt="Sisyphus rolando a pedra morro acima, para a eternidade. A principal diferença entre mim e Sisyphus são os músculos" width="194" />
<p class="caption">
Sisyphus rolando a pedra morro acima, para a eternidade. A principal
diferença entre mim e Sisyphus são os músculos
</p>
</div>
<p>Uma solução para quebrar o loop sisefeano e otimizar nosso fluxo de
trabalho é a utilização do pacote <code>{targets}</code>. A partir de
agora, esperamos que as únicas pedras rolantes que vamos nos deparar
sejam essa do vídeo abaixo.</p>
<div class="vembedr">
<div>
<iframe src="https://www.youtube.com/embed/poXvMBhjSWk" width="533" height="300" frameborder="0" allowfullscreen="" data-external="1"></iframe>
</div>
</div>
</div>
<div id="o-pacote-targets" class="section level1">
<h1>O pacote <code>{targets}</code></h1>
<p>O pacote <code>{targets}</code> possibilita otimizar a sequência de
trabalho (pipeline) por organizar esta sequência e identificar ações no
fluxo de trabalho que devem ou não devem ser realizadas.</p>
<div id="exemplo" class="section level2">
<h2>Exemplo</h2>
<p>Para ilustrar o uso do pacote targets vamos utilizar um exemplo
contido na própria <a
href="https://books.ropensci.org/targets/">documentação do
pacote</a>.</p>
<p>Neste exemplo vamos analisar a relação entre quantidade de ozônio e
temperatura em um conjunto de dados presentes no próprio R base chamado
<code>airquality</code>. Para tanto precisamos seguir uma sequência de
análise de dados, que, basicamente, consiste em:</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li><p>Ler e manipular a tabela de dados</p></li>
<li><p>Rodar um modelo relacionando ozônio e temperatura</p></li>
<li><p>Gerar resultados gráficos (figuras) para o modelo
ajustado</p></li>
</ol>
<p>A base de dados pode ser lida da seguinte forma</p>
<div class="sourceCode" id="cb1"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb1-1"><a href="#cb1-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">data</span>(airquality)</span>
<span id="cb1-2"><a href="#cb1-2" tabindex="-1"></a>airquality</span></code></pre></div>
<p>Imagine que estes dados estão organizados em um diretório local
inicializado a partir de um .Rproject e ele apresenta a seguinte
estrutura:</p>
<ul>
<li><p>Uma pasta <code>data</code> contendo os dados</p></li>
<li><p>Uma pasta R contendo:</p>
<ul>
<li>script com a leitura e transformação dos dados</li>
<li>script com o modelo</li>
<li>script com funções para plotar os resultados do modelo ajustado</li>
</ul></li>
</ul>
<p>Esta seria uma pasta organizada, tal como vimos durante as aulas.
Porém, para que o pacote targets funciona precisamos transformar esta
estrutura de acordo com um pipeline targets, que por sua vez necessita
da seguinte estrutura:</p>
<p><img src="figs/dir_targets.png" width="682" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<p>Neste diretório precisamos transformar a sequência apresentada
anteriormente em uma sequência de funções. Portanto os scripts na pasta
R serão transformados em funções que serão colocadas dentro da pasta R,
com o nome de <code>functions.R</code>, e que apresentará a seguinte
forma:</p>
<p><img src="figs/pipeline-target.png" width="647" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<p>Veja que a mesma sequência de análise está agora representada como
funções, naquilo que chamamos de uma <em>pipeline function</em>. Este
formato é necessário pois apenas assim o targets irá funcionar.</p>
<p>Uma vez organizado assim, devemos utilizar uma função do pacote
targets para gerar um workflow do tipo target. Isso será feito da
seguinte maneira:</p>
<div class="sourceCode" id="cb2"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb2-1"><a href="#cb2-1" tabindex="-1"></a>targets<span class="sc">::</span><span class="fu">use_targets</span>()</span></code></pre></div>
<p>Isso criará um documento na raiz do seu projeto denominado
<code>_targets.R</code>, como ilustrado na figura abaixo, que representa
um diretório que segue um workflow do targets</p>
<p><img src="figs/target_target-file.png" width="1274" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<p>O documento criado informará a sequência do workflow de análise que o
pacote targets deve seguir. Após editar o documento para este exemplo
ele ficará da seguinte forma</p>
<div class="sourceCode" id="cb3"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb3-1"><a href="#cb3-1" tabindex="-1"></a><span class="co"># _targets.R file</span></span>
<span id="cb3-2"><a href="#cb3-2" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(targets)</span>
<span id="cb3-3"><a href="#cb3-3" tabindex="-1"></a><span class="fu">source</span>(<span class="st">"R/functions.R"</span>)</span>
<span id="cb3-4"><a href="#cb3-4" tabindex="-1"></a><span class="fu">tar_option_set</span>(<span class="at">packages =</span> <span class="fu">c</span>(<span class="st">"readr"</span>, <span class="st">"dplyr"</span>, <span class="st">"ggplot2"</span>))</span>
<span id="cb3-5"><a href="#cb3-5" tabindex="-1"></a><span class="fu">list</span>(</span>
<span id="cb3-6"><a href="#cb3-6" tabindex="-1"></a> <span class="fu">tar_target</span>(file, <span class="st">"data.csv"</span>, <span class="at">format =</span> <span class="st">"file"</span>),</span>
<span id="cb3-7"><a href="#cb3-7" tabindex="-1"></a> <span class="fu">tar_target</span>(data, <span class="fu">get_data</span>(file)),</span>
<span id="cb3-8"><a href="#cb3-8" tabindex="-1"></a> <span class="fu">tar_target</span>(model, <span class="fu">fit_model</span>(data)),</span>
<span id="cb3-9"><a href="#cb3-9" tabindex="-1"></a> <span class="fu">tar_target</span>(plot, <span class="fu">plot_model</span>(model, data))</span>
<span id="cb3-10"><a href="#cb3-10" tabindex="-1"></a>)</span></code></pre></div>
<p>Neste exemplo o arquivo apresenta os seguintes componentes:</p>
<ul>
<li><p>As funções necessárias para rodar o workflow</p></li>
<li><p>os pacotes necessários</p></li>
<li><p>uma lista que indica a sequência que o workflow deve
obedecer</p></li>
</ul>
<p>Para rodar o workflow via targets usamos a seguinte função</p>
<div class="sourceCode" id="cb4"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb4-1"><a href="#cb4-1" tabindex="-1"></a>targets<span class="sc">::</span><span class="fu">tar_make</span>()</span></code></pre></div>
<p>A sequência do workflow vai iniciar e o tempo decorrido vai aparecer
no console</p>
<p><img src="figs/target_run.png" width="663" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<div id="visualizando-o-workflow" class="section level3">
<h3>Visualizando o workflow</h3>
<p>Uma das vantagens do target é que podemos visualizar a sequência do
workflow e se ele está atualizado ou não. Para isso usamos a seguinte
função</p>
<div class="sourceCode" id="cb5"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb5-1"><a href="#cb5-1" tabindex="-1"></a>targets<span class="sc">::</span><span class="fu">tar_visnetwork</span>()</span></code></pre></div>
<p>Esta função vai produzir um gráfico como mostrado nesta figura</p>
<p><img src="figs/target_viz.png" width="1275" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<p>Podemos também acessar o output do workflow</p>
<p><img src="figs/target_viz_2.png" width="1275" style="display: block; margin: auto;" /></p>
</div>
<div id="identificando-mudanças-no-workflow" class="section level3">
<h3>Identificando mudanças no workflow</h3>
<p>Uma das maiores potencialidades do targets é identificar de maneira
eficiente partes do workflow que precisam ser rodadas novamente após
realizarmos mudanças na nossa pipeline. Por exemplo, vamos supor que
modificamos apenas um parâmetro que afeta a estética do plot final dos
resultados do modelo. Não necessitamos rodar tudo de novo, apenas a
figura resultante do modelo. O targets identifica onde esta modificação
foi feita e aponta a parte do workflow que precisa ser rodado novamente.
Podemos identificar isso através da função <code>tar_viznetwork()</code>
que vai gerar a seguinte figura (dado a situação descrita acima)</p>
<p><img src="figs/target_mudanca.png" width="1276" style="display: block; margin: auto;" /></p>
</div>
</div>
</div>
<div id="rmd-source-code">---
title: 'Fluxo de trabalho com targets'
author: "Gabriel Nakamura"
date: "`r Sys.Date()`"
output: html_document
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, fig.align = "center")
```

```{r klippy, echo=FALSE, include=TRUE}
klippy::klippy()
```

# Apresentação

Algumas análises são extremamente demoradas para rodar, ou ainda apresentam muitos passos na sua execução. Desde a limpeza dos dados originais, transformações, múltiplas análises e apresentações destas análises através de figuras ou tabelas. Todo esse conjunto de ações quando tomadas em conjunto é o que chamamos de *pipeline* ou *fluxo de trabalho*. Devido a complexidade e tempo que este fluxo pode assumir é comum perdermos controle da sequência que cada tarefa deve ser executada. 

Devido a isso, muitas vezes nos pegamos rodando nossos códigos de maneira repetida, e algumas vezes sem nem mesmo saber se precisamos rodá-los. Isso é o que chamamos de [loop sisypheano](https://en.wikipedia.org/wiki/Sisyphus). Ao invés de rolar uma pedra morro acima toda vez, o que fazemos é rodar as mesmas análises repetidamente.


```{r echo=FALSE,eval=TRUE,fig.cap="Sisyphus rolando a pedra morro acima, para a eternidade. A principal diferença entre mim e Sisyphus são os músculos"}
knitr::include_graphics("figs/sisyphys.jpeg")
```


Uma solução para quebrar o loop sisefeano e otimizar nosso fluxo de trabalho é a utilização do pacote `{targets}`. A partir de agora, esperamos que as únicas pedras rolantes que vamos nos deparar sejam essa do vídeo abaixo.

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
vembedr::embed_url("https://www.youtube.com/watch?v=poXvMBhjSWk&ab_channel=4MLgigs")
```


# O pacote `{targets}`

O pacote `{targets}` possibilita otimizar a sequência de trabalho (pipeline) por organizar esta sequência e identificar ações no fluxo de trabalho que devem ou não devem ser realizadas.

## Exemplo

Para ilustrar o uso do pacote targets vamos utilizar um exemplo contido na própria [documentação do pacote](https://books.ropensci.org/targets/).

Neste exemplo vamos analisar a relação entre quantidade de ozônio e temperatura em um conjunto de dados presentes no próprio R base chamado `airquality`. Para tanto precisamos seguir uma sequência de análise de dados, que, basicamente, consiste em:

1.  Ler e manipular a tabela de dados

2. Rodar um modelo relacionando ozônio e temperatura

3. Gerar resultados gráficos (figuras) para o modelo ajustado

A base de dados pode ser lida da seguinte forma

```{r eval=FALSE,echo=TRUE}
data(airquality)
airquality
```

Imagine que estes dados estão organizados em um diretório local inicializado a partir de um .Rproject e ele apresenta a seguinte estrutura:

- Uma pasta `data` contendo os dados

- Uma pasta R contendo:
    + script com a leitura e transformação dos dados
    + script com o modelo
    + script com funções para plotar os resultados do modelo ajustado 
    
Esta seria uma pasta organizada, tal como vimos durante as aulas. Porém, para que o pacote targets funciona precisamos transformar esta estrutura de acordo com um pipeline targets, que por sua vez necessita da seguinte estrutura:

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/dir_targets.png")
```

Neste diretório precisamos transformar a sequência apresentada anteriormente em uma sequência de funções. Portanto os scripts na pasta R serão transformados em funções que serão colocadas dentro da pasta R, com o nome de `functions.R`, e que apresentará a seguinte forma:

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/pipeline-target.png")
```

Veja que a mesma sequência de análise está agora representada como funções, naquilo que chamamos de uma *pipeline function*. Este formato é necessário pois apenas assim o targets irá funcionar.

Uma vez organizado assim, devemos utilizar uma função do pacote targets para gerar um workflow do tipo target. Isso será feito da seguinte maneira:

```{r echo=TRUE,eval=FALSE}
targets::use_targets()
```

Isso criará um documento na raiz do seu projeto denominado `_targets.R`, como ilustrado na figura abaixo, que representa um diretório que segue um workflow do targets

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/target_target-file.png")
```

O documento criado informará a sequência do workflow de análise que o pacote targets deve seguir. Após editar o documento para este exemplo ele ficará da seguinte forma

```{r echo=TRUE,eval=FALSE}
# _targets.R file
library(targets)
source("R/functions.R")
tar_option_set(packages = c("readr", "dplyr", "ggplot2"))
list(
  tar_target(file, "data.csv", format = "file"),
  tar_target(data, get_data(file)),
  tar_target(model, fit_model(data)),
  tar_target(plot, plot_model(model, data))
)
```

Neste exemplo o arquivo apresenta os seguintes componentes: 

- As funções necessárias para rodar o workflow

- os pacotes necessários

- uma lista que indica a sequência que o workflow deve obedecer


Para rodar o workflow via targets usamos a seguinte função

```{r echo=TRUE,eval=FALSE}
targets::tar_make()
```

A sequência do workflow vai iniciar e o tempo decorrido vai aparecer no console

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/target_run.png")
```

### Visualizando o workflow

Uma das vantagens do target é que podemos visualizar a sequência do workflow e se ele está atualizado ou não. Para isso usamos a seguinte função

```{r echo=TRUE,eval=FALSE}
targets::tar_visnetwork()
```

Esta função vai produzir um gráfico como mostrado nesta figura

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/target_viz.png")
```

Podemos também acessar o output do workflow

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/target_viz_2.png")
```

### Identificando mudanças no workflow

Uma das maiores potencialidades do targets é identificar de maneira eficiente partes do workflow que precisam ser rodadas novamente após realizarmos mudanças na nossa pipeline. Por exemplo, vamos supor que modificamos apenas um parâmetro que afeta a estética do plot final dos resultados do modelo. Não necessitamos rodar tudo de novo, apenas a figura resultante do modelo. O targets identifica onde esta modificação foi feita e aponta a parte do workflow que precisa ser rodado novamente. Podemos identificar isso através da função `tar_viznetwork()` que vai gerar a seguinte figura (dado a situação descrita acima)

```{r echo=FALSE,eval=TRUE}
knitr::include_graphics("figs/target_mudanca.png")
```


</div>
</div>
</div>
</div>
<script>
// add bootstrap table styles to pandoc tables
function bootstrapStylePandocTables() {
$('tr.odd').parent('tbody').parent('table').addClass('table table-condensed');
}
$(document).ready(function () {
bootstrapStylePandocTables();
});
</script>
<!-- tabsets -->
<script>
$(document).ready(function () {
window.buildTabsets("TOC");
});
$(document).ready(function () {
$('.tabset-dropdown > .nav-tabs > li').click(function () {
$(this).parent().toggleClass('nav-tabs-open');
});
});
</script>
<!-- code folding -->
<script>
$(document).ready(function () {
window.initializeSourceEmbed("targets_basics.Rmd");
});
</script>
<script>
$(document).ready(function () {
// temporarily add toc-ignore selector to headers for the consistency with Pandoc
$('.unlisted.unnumbered').addClass('toc-ignore')
// move toc-ignore selectors from section div to header
$('div.section.toc-ignore')
.removeClass('toc-ignore')
.children('h1,h2,h3,h4,h5').addClass('toc-ignore');
// establish options
var options = {
selectors: "h1,h2,h3",
theme: "bootstrap3",
context: '.toc-content',
hashGenerator: function (text) {
return text.replace(/[.\\/?&!#<>]/g, '').replace(/\s/g, '_');
},
ignoreSelector: ".toc-ignore",
scrollTo: 0
};
options.showAndHide = true;
options.smoothScroll = true;
// tocify
var toc = $("#TOC").tocify(options).data("toc-tocify");
});
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement("script");
script.type = "text/javascript";
script.src = "https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML";
document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>