优雅的方法来检查丢失的包并安装它们？

时间：2010-11-03 18:08:54

标签： r packages r-faq

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，如果丢失则进行安装？

29 个答案:

答案 0 :(得分：244)

是。如果您有包列表，请将其与installed.packages()[,"Package"]的输出进行比较，然后安装缺少的包。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：

如果您将代码放在一个软件包中并使它们成为依赖项，那么在安装软件包时它们将自动安装。

答案 1 :(得分：186)

Dason K.我有 pacman 包可以很好地做到这一点。包中的函数p_load执行此操作。第一行是为了确保安装pacman。

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(package1, package2, package_n)

答案 2 :(得分：56)

您可以使用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者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复使用：

dynamic_require <- function(package){
  if(eval(parse(text=paste("require(",package,")")))) return True

  install.packages(package)
  return eval(parse(text=paste("require(",package,")")))
}

此方法的缺点是您必须在引号中传递包名称，而不是真正的require。

答案 3 :(得分：17)

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的返回行为来执行此操作，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" ) )

答案 4 :(得分：15)

虽然Shane的答案非常好，但对于我的一个项目，我需要删除输出消息，警告并自动安装软件包 。我终于设法得到了这个脚本：

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)
    }
}

答案 5 :(得分：13)

上面的许多答案（以及此问题的重复）都依赖于installed.packages，这是一种糟糕的形式。来自文档：

  

当安装了数千个软件包时，这可能会很慢，所以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（call require）并检查返回值），也无需查找少量软件包的详细信息（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）。我更喜欢这种实现：

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)
    }
}

可以这样使用：

using("RCurl","ggplot2","jsonlite","magrittr")

这样它会加载所有包，然后返回并安装所有缺少的包（如果需要，可以插入提示询问用户是否要安装包）。它不是为每个包单独调用install.packages，而是只传递一次卸载包的整个向量。

这里有相同的功能，但有一个Windows对话框，询问用户是否要安装缺少的软件包

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)
        }
    }
}

答案 6 :(得分：13)

if (!require('ggplot2')) install.packages('ggplot2'); library('ggplot2')

＆＃34; GGPLOT2＆＃34;是包。它会检查软件包是否已安装，如果不安装软件包。然后无论采用哪个分支，它都会加载包。

答案 7 :(得分：8)

# 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)

答案 8 :(得分：6)

这是rbundler package的目的：提供一种控制为特定项目安装的软件包的方法。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。该功能类似于Ruby的bundler。

如果您的项目是一个软件包（推荐），那么您所要做的就是加载rbundler并捆绑软件包。 bundle函数将查看您的包的DESCRIPTION文件，以确定要捆绑的包。

library(rbundler)
bundle('.', repos="http://cran.us.r-project.org")

现在软件包将安装在.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文件并使用Depends字段列出要安装的软件包（带有可选的版本信息）来伪造它： 

Depends: ggplot2 (>= 0.9.2), arm, glmnet

如果您对贡献感兴趣，请参阅以下项目的github回购：rbundler。

答案 9 :(得分：5)

不确定。

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。

所以做一些像

这样的事情 
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。

答案 10 :(得分：5)

这里几乎所有答案都取决于（1）require()或（2）installed.packages()来检查给定软件包是否已安装。

我要添加一个答案，因为对于采用轻量级方法来回答此问题而言，这些方法并不令人满意。

  • require的副作用是加载程序包的名称空间，这可能并不总是令人满意的
  • installed.packages是一个点燃蜡烛的火箭筒-它会首先检查已安装软件包的宇宙，然后我们检查一个（或几个）软件包是否为“此库中的“库存”。无需为了寻找针头而建干草堆。

@ArtemKlevtsov's great answer对此问题的重复版本也以类似的精神启发了这个答案。他指出，system.file(package=x)可能会产生预期的效果，如果未安装该软件包，则返回''，否则返回nchar > 1。

如果我们看看system.file是如何做到这一点的，我们会发现它使用了另一个base函数find.package，我们可以直接使用它：

# 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)

我们也可以在find.package的内部进行查看，以了解其工作原理，但这主要是一个指导性练习-缩小我所看到的功能的唯一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-任何已安装的软件包pkg在DESCRIPTION处都有一个file.path(.libPaths(), pkg)文件，因此，快速检查是{{ 1}}。

答案 11 :(得分：4)

以下简单功能就像魅力一样：

  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，不久之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）

答案 12 :(得分：4)

如果require("<package>")退出且找不到包错误，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的原创作品， 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)))
  }
}

示例：

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

PS：update.packages(ask = FALSE)＆amp; 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！

答案 13 :(得分：4)

您只需使用setdiff函数即可获取尚未安装的软件包，然后再安装它们。在下面的示例中，我们会检查是否安装了 ggplot2 和 Rcpp 包。

unavailable <- setdiff(c("ggplot2", "Rcpp"), rownames(installed.packages()))
install.packages(unavailable)

在一行中，上述内容可写为：

install.packages(setdiff(c("ggplot2", "Rcpp"), rownames(installed.packages())))

答案 14 :(得分：3)

我已经实现了以静默方式安装和加载所需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);

答案 15 :(得分：3)

使用packrat，以便共享库完全相同，而不会改变其他人的环境。

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是针对这些问题而设计的。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软件包来获取你的一个项目中的代码，只是发现更新的软件包使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：轻松将您的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。
    •   

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

答案 16 :(得分：2)

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)

答案 17 :(得分：2)

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")

答案 18 :(得分：2)

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R的旧时尚方式     要求（“ggplot2”）     要求（“Rcpp”）

答案 19 :(得分：2)

使用lapply家族和匿名函数方法，您可以：

  1. 尝试附加所有列出的软件包。
  2. 仅安装缺少项（使用||惰性评估）。
  3. 尝试再次附加在步骤1中丢失并在步骤2中安装的内容。

  4. 打印每个包装的最终装载状态（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

答案 20 :(得分：1)

我使用以下内容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, ])
}

答案 21 :(得分：1)

让我有一点疯狂：

c("ggplot2","ggsci", "hrbrthemes", "gghighlight", "dplyr") %>%  # What will you need to load for this script?
  (function (x) ifelse(t =!(x %in% installed.packages()), 
    install.packages(x[t]),
    lapply(x, require)))

答案 22 :(得分：1)

即将发布的RStudio（1.2）版本将提供预览功能，该功能将包含一项功能，可检测到<VALUES> <VALUE>example</VALUE> <VALUE>example1</VALUE> <VALUE>good,example</VALUE> <VALUE>test</VALUE> <VALUES> 和library()调用中缺少的软件包，并提示用户安装它们：

  

检测缺少的R包

     

打开许多R脚本，它们调用require()和library()来加载执行它们所需的包。如果您打开一个R脚本，该脚本引用了尚未安装的软件包，则RStudio现在将提供单击安装所有所需软件包的功能。在错误消失之前，不再需要重复输入require()！
  https://blog.rstudio.com/2018/11/19/rstudio-1-2-preview-the-little-things/

这似乎很好地解决了OP最初的担忧：

  

他们中的许多人是R新手/中级用户，他们没有意识到他们必须安装尚未拥有的软件包。

答案 23 :(得分：1)

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
if (!require("ggsci")) biocLite("ggsci")

答案 24 :(得分：1)

library <- function(x){
  x = toString(substitute(x))
if(!require(x,character.only=TRUE)){
  install.packages(x)
  base::library(x,character.only=TRUE)
}}

这适用于不带引号的包名称并且相当优雅（参见GeoObserver的回答）

答案 25 :(得分：1)

 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 }

答案 26 :(得分：1)

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)

答案 27 :(得分：0)

在我的情况下，我想要一个可以从命令行运行的单行程序（实际上是通过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内部就是：

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：

  • 我把它保持在一行
  • 我对repos参数进行了硬编码（以避免任何弹出窗口询问镜像使用）
  • 我不打算定义一个在别处使用的功能

另请注意重要的character.only=TRUE（如果没有，require会尝试加载包p）。

答案 28 :(得分：0)

  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)
}
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