我使用packrat（v 0.4.8.-1）来创建R包依赖关系的快照和包，以及相应的R代码。我想向其他人提供R代码和packrat包，以使我正在做的工作（包括R环境）完全可重现。
我使用与用于编写R代码并创建捆绑包的计算机不同的计算机测试了分拆。我在R studio中打开了一个R代码文件，并调用了库（packrat）来加载packrat（也是v 0.4.8-1）。然后我调用了packrat :: unbundle（bundle =＆＃34;目录＆＃34;，其中=＆＃34;目录＆＃34;），它已成功解绑。但随后调用packrat :: restore（）给了我错误＆＃34;该项目尚未打包。运行＆＃39; packrat :: init（）＆＃39;到init packrat＆＃34;。似乎init（）不应该是必需的，因为我不是要创建一个新的快照，而是利用bundle中的那个。 packrat页面（https://rstudio.github.io/packrat/）和CRAN提供了很少的关于分拆的文档来帮助排除故障，或者我可以指向我的代码用户以获取指令（可能熟悉R，但可能没有使用过packrat ）。
那么，有人可以提供明确的分步说明，说明捆绑快照的用户应如何拆分，然后使用该保存的快照运行R代码文件？
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经过一些实验，我发现了一种似乎迄今为止有效的方法。
我为用户提供了三个文件：
-tar.gz (packrat bundle file)
-unbundle.R (R code file that includes a library statement to load
the packrat library, and the unbundle command for the tar.gz file)
-unbundle_readme.txt
自述文件包含类似于下面的说明，到目前为止，用户已经能够使用包依赖项运行R代码。自述文件告诉用户有关要求（R，R studio，packrat，R包开发先决条件（适用于Windows的Rtools，适用于Mac的XCode）），并包含sessionInfo（）的输出，以记录R代码在指令后应使用的R包版本跟着。在下面的示例中，“code_folder”指的是tar.gz文件中包含R.代码和相关输入文件的文件夹。
unbundle说明示例：
保存，但不要将tar文件扩展/解压缩到目录。 访问已保存的包依赖项的问题 当R或R工作室以外的程序更有可能 用于解开tar文件。
如果tar文件已经扩展，请重新保存 tar文件到一个新目录，它应该不一样 directory作为扩展的tar文件，或者是子目录 扩展的tar文件。
将unbundle.R保存在与tar文件相同的目录中
使用R studio打开unbundle.R
执行unbundle.R （这将创建一个子文件夹'code_folder'。 请注意，此步骤可能需要5-15分钟才能运行。）
关闭R studio
导航到子文件夹'cold_folder'
使用R studio打开R脚本 （包库应与下面列出的相对应。 这将表明R studio正在访问已保存的包 的依赖关系。）
执行R代码，该代码将使用项目包库。 使用上面的方法加载包库之后 步骤，没有必要为每个包重新加载包库 脚本。 R studio将继续访问包依赖项 对于您在R studio会话中打开的每个脚本。如果你 随后关闭R-studio，然后从内部打开脚本 unbundle目录，R studio仍然应该访问 依赖性，无需重新加载已保存的包 快照。