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
站在@MichaelChirico的肩膀上:
stopifnot(3 == length(find.package(c('foo', 'bar', 'baz'))))
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此解决方案将获取包名的字符向量并尝试加载它们，或者在加载失败时安装它们。它依赖于require的返回行为来做到这一点，因为…
Require返回(不可见的)一个逻辑，指示所需的包是否可用
因此，我们可以简单地查看是否能够加载所需的包，如果不能，则使用依赖项安装它。所以给定一个你想要加载的包的字符向量…
foo <- function(x){
for( i in x ){
# require returns TRUE invisibly if it was able to load package
if( ! require( i , character.only = TRUE ) ){
# If package was not able to be loaded then re-install
install.packages( i , dependencies = TRUE )
# Load package after installing
require( i , character.only = TRUE )
}
}
}
# Then try/install packages...
foo( c("ggplot2" , "reshape2" , "data.table" ) )
下面这个简单的函数非常好用:
usePackage<-function(p){
# load a package if installed, else load after installation.
# Args:
# p: package name in quotes
if (!is.element(p, installed.packages()[,1])){
print(paste('Package:',p,'Not found, Installing Now...'))
install.packages(p, dep = TRUE)}
print(paste('Loading Package :',p))
require(p, character.only = TRUE)
}
(不是我的，一段时间前在网上找到了这个，从那时起就一直在使用它。不确定原始来源)
# 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)
你可以使用require的返回值:
if(!require(somepackage)){
install.packages("somepackage")
library(somepackage)
}
我在安装后使用library，因为如果安装不成功或由于其他原因无法加载包，它将抛出异常。您可以使其更加健壮和可重用:
dynamic_require <- function(package){
if(eval(parse(text=paste("require(",package,")")))) return(TRUE)
install.packages(package)
return(eval(parse(text=paste("require(",package,")"))))
}
此方法的缺点是必须以引号传递包名，而对于真正的require则不这样做。
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。
