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?
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
这就是rbundler包的目的:提供一种方法来控制为特定项目安装的包。现在,这个包使用devtools功能将包安装到项目的目录中。该功能类似于Ruby的捆绑器。
如果你的项目是一个包(推荐),那么你所要做的就是加载rbundler并捆绑包。bundle函数将查看包的DESCRIPTION文件,以确定要捆绑哪些包。
library(rbundler)
bundle('.', repos="http://cran.us.r-project.org")
现在这些包将安装在. rbundle目录中。
如果你的项目不是一个包,那么你可以在项目的根目录中创建一个DESCRIPTION文件,其中包含一个Depends字段,列出你想要安装的包(包括可选的版本信息):
Depends: ggplot2 (>= 0.9.2), arm, glmnet
如果你对这个项目感兴趣,这里是github回购:rbundler。
其他回答
packages_installed <- function(pkg_list){
pkgs <- unlist(pkg_list)
req <- unlist(lapply(pkgs, require, character.only = TRUE))
not_installed <- pkgs[req == FALSE]
lapply(not_installed, install.packages,
repos = "http://cran.r-project.org")# add lib.loc if needed
lapply(pkgs, library, character.only = TRUE)
}
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。
关于你的主要目标“安装他们还没有的库”。并且不管使用" installed .packages() "”。下面的函数掩码了require的原始函数。它尝试加载和检查命名包“x”,如果它没有安装,直接安装它,包括依赖项;最后正常加载。将函数名从'require'重命名为'library'以保持完整性。唯一的限制是包名应该加引号。
require <- function(x) {
if (!base::require(x, character.only = TRUE)) {
install.packages(x, dep = TRUE) ;
base::require(x, character.only = TRUE)
}
}
所以你可以加载和安装包的旧时尚的方式R。 要求(“ggplot2”) 要求(“Rcpp”)
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" ) )
# 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)