31.readr包里read系列函数的全部参数解析
【上一篇：30.关于readr包里的read系列函数】
【下一篇：32.关于parse系列函数之解析数字】
下面这四个函数，总共17个参数，14个参数是共有的，只有read_delim()多了3个参数。
四个函数参数一览表
公共参数
file参数上一篇中有详细说明，不再赘述。
quote：用于引用字符串的单个字符。
col_names：参数上一篇中也有说明，另外，如果列名中有重复，则会在重复值后面加数字后缀以作区分。
col_types：可以是NULL，一个cols()规范或字符串。如果是NULL，则默认用输入文件的前1000行判断列类型；如果是一个由cols()函数创建的列规范，则每一列都必须对应一个列规范；也可以使用紧凑的字符串指定列类型：c = character，i = integer，n = number，d = double，l = logical，f = factor，D = date，T = date time，t = time，? = guess，_ or - = skip
> read_csv("x,y\n1,2\n3,4", col_types = "dc")
# A tibble: 2 x 2
x y
<dbl> <chr>
1 1 2
2 3 4
locale：区域设置控制的default因地点而异。默认的地区是以美国为中心的(如R)，但您可以使用locale()创建自己的地区，控制诸如默认时区、编码、小数点、大标记和日/月名称等内容。
na：上一篇也有说明：
quoted_na：是否应该将引号内的缺失值视为缺失值，默认为TRUE。
comment：见上一篇。
trim_ws：trim white space，在解析每个字段之前，是否应该修剪前导和尾随空格?默认为TRUE。
> read_csv("a,b,c\n1.0,2.0,3.0\nA,B,C\n A1, B1 ,C1 ")
# A tibble: 3 x 3
a b c
<chr> <chr> <chr>
1 1.0 2.0 3.0
2 A B C
3 A1 B1 C1
> read_csv("a,b,c\n1.0,2.0,3.0\nA,B,C\n A1, B1 ,C1 ",trim_ws=F)
# A tibble: 3 x 3
a b c
<chr> <chr> <chr>
1 "1.0" "2.0" "3.0"
2 "A" "B" "C"
3 " A1" " B1 " "C1 "
n_max：读取的最大记录数（行数）。
guess_max：用于猜测列类型的最大记录数。
progress：是否显示进度条。默认（必须在在交互会话模式下）当预估读取时间超过5秒时，每50000个值显示一次进度。通过设置options(readr.show_progress = FALSE)可关闭。
skip_empty_rows：是否跳过空行。如果是FALSE的话，空行对应的每一列都解析成NA。
非公共参数
delim：用于在一条记录中分隔字段的单个字符。
escape_backslash：文件是否使用反斜杠来转义特殊字符。默认是FLASE
escape_double：文件是否通过加倍引号来转义?例如，如果该选项为TRUE，则值""""表示一个单引号，\"。
另外三个read函数参数一览表
上图中的三个函数比第一张图的四个少很多参数，只有read_fwf()函数多了一个col_positions参数，这个参数的值用fwf_empty()、fwf_widths()或fwf_positions()函数指定。read_table()等三个函数是用来读取textual data类型的数据，read_csv()等四个是用来读取flat file data的最常见类型数据。
后三个函数都没有quote和quote_na参数，也就是说这些函数会把文件中出现的各种字符（除空白符）都原样展示？read_table()函数之所以没有trim_ws参数是因为函数本身就是要读以空白符分割的文件。
read_table()和read_table2()的参数完全相同。两者的区别在于：
a) read_table()比read_table2()更严格，每一行的长度必须相同（也就是说每一行所有字符（包括空白符）长度之和应一致），每行中每个字段的位置相同（如下图，read_table()可以正确将第三行的"J Sm"、"M J"解析到一列中，而read_table2()不行）。它首先找到空列，然后像固定宽度文件一样解析。
read_table()可以正确读的格式：文本文件中以空白符分割的两行
> read_table("1 2 10 11 AAA BBB
21 233 AAAAA BBB CCC DDD
J Sm M J J.Smi VVV M TT",col_names=F)
# A tibble: 3 x 6
X1 X2 X3 X4 X5 X6
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 2 10 11 AAA BBB
2 21 233 AAAAA BBB CCC DDD
3 J Sm M J J.Smi VVV M TT
# read_table2()虽然可以允许任意数量的空白符在列之间，也允许每行长度不一
# 但会丢失一些列（例如下面的第三列）
> read_table2("1 2 10 11 AAA BBB
21 233 AAAAA BBB CCC DDD
J Sm M J J.Smi VVV M TT",col_names=F)
Warning: 1 parsing failure.
row col expected actual file
3 -- 6 columns 8 columns literal data
# A tibble: 3 x 6
X1 X2 X3 X4 X5 X6
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 2 10 11 AAA BBB
2 21 233 AAAAA BBB CCC DDD
3 J Sm M J J.Smi VVV
b) read_table2()类似于read.table()，它允许任意数量的空白字符在列之间，并且行可以是不同的长度。
read_log()函数用得好少，不解释。
记住以一个参数，其他参数中，col_names、skip、comment、na、qoute可以解决实际会遇到的~75%的问题。
