最近我似乎和合作者分享了很多代码。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。
是否有一种优雅的方式来调用installed.packages()，比较那些我正在加载和安装如果丢失?
当前回答
我想贡献一下我用的:
testin <- function(package){if (!package %in% installed.packages())
install.packages(package)}
testin("packagename")
其他回答
达森·k和我有一个吃豆人包可以很好地做到这一点。包中的p_load函数执行此操作。第一行代码只是为了确保安装了pacman。
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(package1, package2, package_n)
if (!require('ggplot2')) install.packages('ggplot2'); library('ggplot2')
“ggplot2”是包。它检查包是否安装，如果没有安装，就安装它。然后不管它采用哪个分支，它都会加载包。
虽然Shane的回答很好，但对于我的一个项目，我需要自动删除输出消息、警告和安装包。我终于设法得到这个脚本:
InstalledPackage <- function(package)
{
available <- suppressMessages(suppressWarnings(sapply(package, require, quietly = TRUE, character.only = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))
missing <- package[!available]
if (length(missing) > 0) return(FALSE)
return(TRUE)
}
CRANChoosen <- function()
{
return(getOption("repos")["CRAN"] != "@CRAN@")
}
UsePackage <- function(package, defaultCRANmirror = "http://cran.at.r-project.org")
{
if(!InstalledPackage(package))
{
if(!CRANChoosen())
{
chooseCRANmirror()
if(!CRANChoosen())
{
options(repos = c(CRAN = defaultCRANmirror))
}
}
suppressMessages(suppressWarnings(install.packages(package)))
if(!InstalledPackage(package)) return(FALSE)
}
return(TRUE)
}
Use:
libraries <- c("ReadImages", "ggplot2")
for(library in libraries)
{
if(!UsePackage(library))
{
stop("Error!", library)
}
}
今天，我偶然发现了rlang包提供的两个方便函数，即is_installed()和check_installed()。
从帮助页面(强调添加):
These functions check that packages are installed with minimal side effects. If installed, the packages will be loaded but not attached. is_installed() doesn't interact with the user. It simply returns TRUE or FALSE depending on whether the packages are installed. In interactive sessions, check_installed() asks the user whether to install missing packages. If the user accepts, the packages are installed [...]. If the session is non interactive or if the user chooses not to install the packages, the current evaluation is aborted.
interactive()
#> [1] FALSE
rlang::is_installed(c("dplyr"))
#> [1] TRUE
rlang::is_installed(c("foobarbaz"))
#> [1] FALSE
rlang::check_installed(c("dplyr"))
rlang::check_installed(c("foobarbaz"))
#> Error:
#> ! The package `foobarbaz` is required.
由reprex包在2022-03-25创建(v2.0.1)
确定。
您需要比较“已安装的包”和“所需的包”。这非常接近于我用蔓越莓做的事情，因为我需要比较“存储的已知包”和“当前已知的包”，以确定新的和/或更新的包。
就像这样
AP <- available.packages(contrib.url(repos[i,"url"])) # available t repos[i]
为了获得所有已知的包，模拟调用当前安装的包，并将其与给定的目标包集进行比较。
