这些天我似乎与共同作者分享了很多代码。他们中的许多人都是初级/中级R用户，并没有意识到他们必须安装他们尚未拥有的软件包。
是否有一种优雅的方式来调用installed.packages()，将其与我正在加载的那些进行比较并安装如果丢失？
是。如果您有包列表，请将其与installed.packages()[,"Package"]的输出进行比较并安装缺少的包。像这样的东西：
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)
除此以外：
如果您将代码放在一个包中并使它们成为依赖项，那么在安装包时它们将自动安装。
当然。
您需要将“已安装的软件包”与“所需的软件包”进行比较。这与我对CRANberries的处理非常接近，因为我需要将“存储的已知包”与“当前已知的包”进行比较，以确定新的和/或更新的包。
所以做点什么
AP <- available.packages(contrib.url(repos[i,"url"])) # available t repos[i]
获取所有已知的包，对当前安装的包进行类似调用，并将其与给定的一组目标包进行比较。
以下简单的功能就像一个魅力：
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，一段时间后在网上发现这个并且从那时起一直在使用它。不确定原始来源）
如果require("<package>")退出并找不到包错误，我使用以下函数来安装包。它将查询 - CRAN和Bioconductor存储库以查找缺失的包。
改编自Joshua Wiley，http://r.789695.n4.nabble.com/Install-package-automatically-if-not-there-td2267532.html的原创作品
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：
install.packages.auto(qvalue) # from bioconductor
install.packages.auto(rNMF) # from CRAN
PS：update.packages(ask = FALSE)和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，并将其视为完整的R升级，可能无法保证！
您可以简单地使用setdiff函数来获取未安装的软件包，然后安装它们。在下面的示例中，我们检查在安装之前是否安装了ggplot2和Rcpp软件包。
unavailable <- setdiff(c("ggplot2", "Rcpp"), rownames(installed.packages()))
install.packages(unavailable)
在一行中，上述内容可以写成：
install.packages(setdiff(c("ggplot2", "Rcpp"), rownames(installed.packages())))
使用packrat以使共享库完全相同并且不会更改其他环境。
在优雅和最佳实践方面，我认为你从根本上讲是错误的。包packrat是为这些问题而设计的。它由Htley Wickham的RStudio开发。而不是他们必须安装依赖项并可能搞砸某人环境系统packrat使用自己的目录并在其中安装程序的所有依赖项，并且不会触及某人的环境。
Packrat是R的依赖管理系统。
R包依赖可能令人沮丧。您是否曾经不得不使用反复试验来确定需要安装哪些R软件包才能使其他人的代码正常工作 - 然后将这些软件包永久保留在全局安装，因为现在您不确定是否需要它们？你有没有更新过一个包来获取你的一个项目中的代码才能工作，却发现更新的包使得另一个项目中的代码停止工作？
我们建立了packrat来解决这些问题。使用packrat使您的R项目更多：
- 隔离：为一个项目安装新的或更新的包不会破坏您的其他项目，反之亦然。那是因为packrat为每个项目提供了自己的私有包库。
- 便携式：轻松将项目从一台计算机传输到另一台计算机，甚至跨越不同的平台。 Packrat使您可以轻松安装项目所依赖的软件包。
- 可重复：Packrat会记录您所依赖的确切软件包版本，并确保无论您走到哪里都可以安装这些版本。
我已经实现了静默安装和加载所需R包的功能。希望可能有帮助。这是代码：
# Function to Install and Load R Packages
Install_And_Load <- function(Required_Packages)
{
Remaining_Packages <- Required_Packages[!(Required_Packages %in% installed.packages()[,"Package"])];
if(length(Remaining_Packages))
{
install.packages(Remaining_Packages);
}
for(package_name in Required_Packages)
{
library(package_name,character.only=TRUE,quietly=TRUE);
}
}
# Specify the list of required packages to be installed and load
Required_Packages=c("ggplot2", "Rcpp");
# Call the Function
Install_And_Load(Required_Packages);
关于你的主要目标“安装他们还没有的库。”而不管使用“instllaed.packages（）”。以下函数掩盖了require的原始函数。它尝试加载并检查命名包“x”，如果没有安装，直接安装它包括依赖项;并最后正常加载它。您将函数名称从'require'重命名为'library'以保持完整性。唯一的限制是应该引用包名称。
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方式R. require（“ggplot2”）require（“Rcpp”）
相当基本的一个。
pkgs = c("pacman","data.table")
if(length(new.pkgs <- setdiff(pkgs, rownames(installed.packages())))) install.packages(new.pkgs)
以为我会贡献我使用的那个：
testin <- function(package){if (!package %in% installed.packages())
install.packages(package)}
testin("packagename")
使用lapply系列和匿名函数方法，您可以：
||懒惰评估）。TRUE / FALSE）。
req <- substitute(require(x, character.only = TRUE))
lbs <- c("plyr", "psych", "tm")
sapply(lbs, function(x) eval(req) || {install.packages(x); eval(req)})
plyr psych tm
TRUE TRUE TRUE
Dason K.和我有pacman包可以做得很好。包中的函数p_load就是这样做的。第一行是为了确保安装pacman。
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(package1, package2, package_n)
即将推出的RStudio（1.2）版本将包含一个功能，用于检测library()和require()调用中缺少的包，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()来加载他们执行所需的包。如果您打开一个引用尚未安装的软件包的R脚本，RStudio现在只需单击即可安装所有需要的软件包。不要再反复输入install.packages()，直到错误消失为止！ https://blog.rstudio.com/2018/11/19/rstudio-1-2-preview-the-little-things/
这似乎特别好地解决了OP的原始问题：
他们中的许多人都是初级/中级R用户，并没有意识到他们必须安装他们尚未拥有的软件包。
我使用以下内容来检查是否已安装软件包以及是否更新了依赖项，然后加载软件包。
p<-c('ggplot2','Rcpp')
install_package<-function(pack)
{if(!(pack %in% row.names(installed.packages())))
{
update.packages(ask=F)
install.packages(pack,dependencies=T)
}
require(pack,character.only=TRUE)
}
for(pack in p) {install_package(pack)}
completeFun <- function(data, desiredCols) {
completeVec <- complete.cases(data[, desiredCols])
return(data[completeVec, ])
}
这是我的代码：
packages <- c("dplyr", "gridBase", "gridExtra")
package_loader <- function(x){
for (i in 1:length(x)){
if (!identical((x[i], installed.packages()[x[i],1])){
install.packages(x[i], dep = TRUE)
} else {
require(x[i], character.only = TRUE)
}
}
}
package_loader(packages)
48 lapply_install_and_load <- function (package1, ...)
49 {
50 #
51 # convert arguments to vector
52 #
53 packages <- c(package1, ...)
54 #
55 # check if loaded and installed
56 #
57 loaded <- packages %in% (.packages())
58 names(loaded) <- packages
59 #
60 installed <- packages %in% rownames(installed.packages())
61 names(installed) <- packages
62 #
63 # start loop to determine if each package is installed
64 #
65 load_it <- function (p, loaded, installed)
66 {
67 if (loaded[p])
68 {
69 print(paste(p, "loaded"))
70 }
71 else
72 {
73 print(paste(p, "not loaded"))
74 if (installed[p])
75 {
76 print(paste(p, "installed"))
77 do.call("library", list(p))
78 }
79 else
80 {
81 print(paste(p, "not installed"))
82 install.packages(p)
83 do.call("library", list(p))
84 }
85 }
86 }
87 #
88 lapply(packages, load_it, loaded, installed)
89 }
library <- function(x){
x = toString(substitute(x))
if(!require(x,character.only=TRUE)){
install.packages(x)
base::library(x,character.only=TRUE)
}}
这与未加引用的包名称一起使用并且非常优雅（参见GeoObserver的答案）
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
if (!require("ggsci")) biocLite("ggsci")
在我的情况下，我想要一个可以从命令行运行的单行程序（实际上通过Makefile）。以下是安装“VGAM”和“feather”的示例（如果尚未安装）：
R -e 'for (p in c("VGAM", "feather")) if (!require(p, character.only=TRUE)) install.packages(p, repos="http://cran.us.r-project.org")'
从R内部它只会是：
for (p in c("VGAM", "feather")) if (!require(p, character.only=TRUE)) install.packages(p, repos="http://cran.us.r-project.org")
除了以下解决方案之外，没有任何其他解决方案：
repos参数（以避免任何弹出窗口询问镜像使用）还要注意重要的character.only=TRUE（没有它，require会尝试加载包p）。
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某些其他原因无法加载包，它将抛出异常。您可以使其更加强大和可重用：
dynamic_require <- function(package){
if(eval(parse(text=paste("require(",package,")")))) return True
install.packages(package)
return eval(parse(text=paste("require(",package,")")))
}
这种方法的缺点是你必须在引号中传递包名，而不是真正的require。
此解决方案将采用包名称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（无形）一个逻辑，指示所需的包是否可用
因此，我们可以简单地看看我们是否能够加载所需的包，如果没有，请安装依赖项。所以给定一个你希望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" ) )
虽然Shane的答案非常好，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)
}
使用：
libraries <- c("ReadImages", "ggplot2")
for(library in libraries)
{
if(!UsePackage(library))
{
stop("Error!", library)
}
}
if (!require('ggplot2')) install.packages('ggplot2'); library('ggplot2')
“ggplot2”是包。它会检查软件包是否已安装，如果不安装软件包。然后它加载包，无论它采用哪个分支。
上面的许多答案（以及这个问题的重复）都依赖于installed.packages，这是一种糟糕的形式。从文档：
当安装了数千个软件包时，这可能会很慢，因此不要使用它来查明是否安装了命名软件包（使用system.file或find.package），也不知道软件包是否可用（调用require并检查返回值）也没有找到少量包的细节（使用packageDescription）。它需要为每个已安装的软件包读取多个文件，这在Windows和某些网络安装的文件系统上会很慢。
因此，更好的方法是尝试使用require加载包，并在加载失败时安装（如果找不到，require将返回FALSE）。我更喜欢这个实现：
using<-function(...) {
libs<-unlist(list(...))
req<-unlist(lapply(libs,require,character.only=TRUE))
need<-libs[req==FALSE]
if(length(need)>0){
install.packages(need)
lapply(need,require,character.only=TRUE)
}
}
可以像这样使用：
using("RCurl","ggplot2","jsonlite","magrittr")
这样它就可以加载所有的包，然后返回并安装所有丢失的包（如果你愿意的话，这是一个方便的地方，可以插入提示询问用户是否要安装包）。不是为每个包分别调用install.packages，而是只传递一次卸载包的整个向量。
这是相同的功能，但有一个Windows对话框，询问用户是否要安装缺少的包
using<-function(...) {
libs<-unlist(list(...))
req<-unlist(lapply(libs,require,character.only=TRUE))
need<-libs[req==FALSE]
n<-length(need)
if(n>0){
libsmsg<-if(n>2) paste(paste(need[1:(n-1)],collapse=", "),",",sep="") else need[1]
print(libsmsg)
if(n>1){
libsmsg<-paste(libsmsg," and ", need[n],sep="")
}
libsmsg<-paste("The following packages could not be found: ",libsmsg,"\n\r\n\rInstall missing packages?",collapse="")
if(winDialog(type = c("yesno"), libsmsg)=="YES"){
install.packages(need)
lapply(need,require,character.only=TRUE)
}
}
}
# 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)
这是rbundler package的目的：提供一种控制为特定项目安装的包的方法。现在，该软件包与devtools功能一起使用，可以将软件包安装到项目的目录中。功能类似于Ruby的bundler。
如果您的项目是一个包（推荐），那么您所要做的就是加载rbundler并捆绑包。 bundle函数将查看包的DESCRIPTION文件以确定要捆绑的包。
library(rbundler)
bundle('.', repos="http://cran.us.r-project.org")
现在这些包将安装在.Rbundle目录中。
如果您的项目不是软件包，那么您可以通过在项目的根目录中创建一个DESCRIPTION文件来伪造它，其中Depends字段列出了您要安装的软件包（带有可选的版本信息）：
Depends: ggplot2 (>= 0.9.2), arm, glmnet
如果您有兴趣贡献，那么这是该项目的github回购：rbundler。