使用packrat使共享库完全相同，而不会改变其他环境。

就优雅和最佳实践而言，我认为你从根本上走错了方向。打包程序就是为这些问题而设计的。它是由RStudio由Hadley Wickham开发的。packrat使用自己的目录，将您的程序的所有依赖项安装在其中，而不涉及别人的环境，这样他们就不必安装依赖项并可能弄乱别人的环境系统。

Packrat is a dependency management system for R. R package dependencies can be frustrating. Have you ever had to use trial-and-error to figure out what R packages you need to install to make someone else’s code work–and then been left with those packages globally installed forever, because now you’re not sure whether you need them? Have you ever updated a package to get code in one of your projects to work, only to find that the updated package makes code in another project stop working? We built packrat to solve these problems. Use packrat to make your R projects more: Isolated: Installing a new or updated package for one project won’t break your other projects, and vice versa. That’s because packrat gives each project its own private package library. Portable: Easily transport your projects from one computer to another, even across different platforms. Packrat makes it easy to install the packages your project depends on. Reproducible: Packrat records the exact package versions you depend on, and ensures those exact versions are the ones that get installed wherever you go.

https://rstudio.github.io/packrat/

# List of packages for session
.packages = c("ggplot2", "plyr", "rms")

# Install CRAN packages (if not already installed)
.inst <- .packages %in% installed.packages()
if(length(.packages[!.inst]) > 0) install.packages(.packages[!.inst])

# Load packages into session 
lapply(.packages, require, character.only=TRUE)

我使用以下函数安装包，如果require("<包>")退出包未发现错误。它将查询- CRAN和Bioconductor存储库，以查找丢失的包。

改编自约书亚·威利的原著， http://r.789695.n4.nabble.com/Install-package-automatically-if-not-there-td2267532.html

install.packages.auto <- function(x) { 
  x <- as.character(substitute(x)) 
  if(isTRUE(x %in% .packages(all.available=TRUE))) { 
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  } else { 
    #update.packages(ask= FALSE) #update installed packages.
    eval(parse(text = sprintf("install.packages(\"%s\", dependencies = TRUE)", x)))
  }
  if(isTRUE(x %in% .packages(all.available=TRUE))) { 
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  } else {
    source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
    #biocLite(character(), ask=FALSE) #update installed packages.
    eval(parse(text = sprintf("biocLite(\"%s\")", x)))
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  }
}

例子:

install.packages.auto(qvalue) # from bioconductor
install.packages.auto(rNMF) # from CRAN

注:更新。packages(ask =FALSE) & biocLite(character()， ask=FALSE)将更新系统上所有已安装的软件包。这可能需要很长时间，并将其视为一个完整的R升级，这可能并不总是有保障的!

当前版本的RStudio(>=1.2)包含了一个功能，可以检测library()和require()调用中缺失的包，并提示用户安装它们:

检测丢失的R包 许多R脚本打开时调用library()和require()来加载执行所需的包。如果您打开一个R脚本，该脚本引用了您没有安装的包，RStudio现在将提供一次单击即可安装所有所需的包。不再重复输入install.packages()，直到错误消失! https://blog.rstudio.com/2018/11/19/rstudio-1-2-preview-the-little-things/

这似乎很好地解决了OP最初的问题:

他们中的许多人是新手/中级R用户，并没有意识到他们必须安装他们还没有的包。

是的。如果您有软件包列表，请将其与installed.packages()[，"Package"]的输出进行比较，然后安装缺少的软件包。就像这样:

list.of.packages <- c("ggplot2", "Rcpp")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)

否则:

如果您将代码放在包中并使它们成为依赖项，那么当您安装包时，它们将自动安装。

你可以使用find.package()。

这里几乎所有的答案都依赖于(1)require()或(2)installed.packages()来检查给定的包是否已经安装。

我添加了一个答案，因为这些对于回答这个问题的轻量级方法来说是不令人满意的。

Require具有加载包的名称空间的副作用，这可能并不总是可取的 安装。Packages是点燃蜡烛的火箭筒——它将首先检查所有已安装的包，然后我们检查这个库中是否有一个(或几个)包“库存”。没有必要为了找一根针而堆一堆干草堆。

这个答案也是受到@ArtemKlevtsov的启发，以类似的精神回答了这个问题的复制版本。他指出system.file(package=x)可以达到预期的效果，即返回“如果包未安装，则返回nchar > 1”。

如果我们深入了解系统。File实现了这个，我们可以看到它使用了不同的基函数find。包，我们可以直接使用:

# a package that exists
find.package('data.table', quiet=TRUE)
# [1] "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library/data.table"

# a package that does not
find.package('InstantaneousWorldPeace', quiet=TRUE)
# character(0)

我们还可以在find中查看引擎盖下的内容。包来看看它是如何工作的，但这主要是一个有指导意义的练习——我看到的唯一简化函数的方法是跳过一些健壮性检查。但是基本的想法是:在. libpaths()中查找——任何安装的包pkg将在file.path(. libpaths ()， pkg)处有一个DESCRIPTION文件，因此快速检查file.exists(file.path(. libpaths ()， pkg， 'DESCRIPTION')。