通过 ssh 配合conda 在 Linux服务器 使用 R语言

我们使用vs code运行R语言代码.
参考教程：用 Conda 管理 R 环境并配合 VS Code 优化数据分析代码体验

ssh连接 conda配置

默认都会

ssh连接教程：VS Code / Pycharm配置SSH远程开发（免密登录）

conda配置教程：纯小白 远程Linux服务器无root权限，安装conda

Linux配置R语言环境

# 新建一个R环境
conda create -n R4.4.1 r-base=4.4.1
# 激活环境
conda activate R4.4.1
# 配置R基础的环境
# R 控制台连接 VS Code 需要 languageserver
conda install -c conda-forge r-languageserver

# 同时 建议安装 radian、httpgd 以提升体验：
  # Radian是一个现代 R 控制台，具有多行编辑和丰富的语法高亮功能。
  # httpgd通过 HTTP 和 WebSockets 异步提供 SVG 图形。VS Code R 扩展的交互式绘图查看器需要使用该软件包。
conda install -c conda-forge radian r-httpgd



# 有 RMarkdown 或者在 Jupyter Notebook 调用 R 的需求，需要安装 r-rmarkdown 和 r-irkernel
conda install -c conda-forge r-rmarkdown r-irkernel

# 基础包
conda install -c conda-forge r-devtools

注意：

• 安装之后，使用conda activate R4.4.1激活环境，无特别说明，后续的操作均以激活环境。
• 绝大多数 R 包也都可以通过 Conda 安装，包名前缀为 r-，例如 r-tidyverse、r-ggplot2等: conda install r-tidyverse r-ggplot2
• 可以在激活 Conda 环境的时候通过 which R 查看 R 的位置

本机配置vs code插件

1. 安装 R Extension for Visual Studio Code
   在扩展程序界面搜索R，安装R Extension for Visual Studio Code

2. 安装R Debugger
   顺便按照R Debugger，用于调试debug。

配置setting.json

打开vs code的setting.json， 在最后加上,里面的位置按实际的位置修改即可（只需要修改conda环境前面的即可）。

    "r.bracketedPaste": true,
    "r.rterm.linux": "${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/bin/radian",
    "r.rpath.linux": "${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/bin/R",
    "r.rterm.mac": "${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/bin/radian",
    "r.rpath.mac": "${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/bin/R",
    "r.rterm.option": [
        "--no-save",
        "--no-restore",
        "--no-site-file",
        "--r-binary=${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/bin/R"
    ],
    "r.libPaths": [
        "${userHome}/packages/anaconda3/envs/R4.4.1/lib/R/library"
    ],
    "r.plot.useHttpgd": true,
    "[r]": {
        "editor.defaultFormatter": "REditorSupport.r"
    },
    "files.associations": {
        "*.rmd": "rmd"
    },

运行

在服务器上新建.R 或者 .Rmd 文件， 输入相关R语言代码。
按Ctrl + Enter就可以实现逐行运行（运行光标所在的行）。
按右上角的运行按钮就可以实现运行全部代码。