R in VS Code ausführen
Sie möchten R-Code schreiben, aber RStudio fühlt sich schwerfällig an oder Sie bevorzugen die Flexibilität von VS Code. Stellen Sie sich VS Code als ein Schweizer Taschenmesser vor – es kann R, Python und viele andere Sprachen in einem leichtgewichtigen Editor handhaben. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie R in VS Code mit intelligenten Funktionen wie Codevervollständigung, interaktiven Plots und sogar Shiny-Apps einrichten.
Wichtige Konzepte
- languageserver - R-Paket, das Codevervollständigung, Syntaxprüfung und Hover-Dokumentation in VS Code ermöglicht
- R-Erweiterung - VS Code-Erweiterung, die Ihren Editor mit R verbindet und Syntax-Hervorhebung, Codeausführung und Debugging bietet
- Shiny-Erweiterung - VS Code-Erweiterung zum Erstellen und Ausführen interaktiver Shiny-Web-Apps mit Auto-Reload
Was Sie benötigen
- Abgeschlossenes Tutorial VS Code Grundlagen
- Internetverbindung zum Herunterladen von R und Paketen
- 10-15 Minuten
Schritt 1: R installieren oder aktualisieren
Sie benötigen R Version 4.0 oder höher für die beste Kompatibilität.
- Windows:
- Laden Sie das neueste R von CRAN Windows herunter und führen Sie das Installationsprogramm aus
- Während der Installation notieren Sie den Installationspfad (zum Beispiel:
C:\Program Files\R\R-4.5.3) - Wenn Sie eine alte Version haben, deinstallieren Sie sie zuerst über Einstellungen > Apps
- macOS:
- Laden Sie von CRAN macOS herunter und führen Sie das .pkg-Installationsprogramm aus
- Beachten Sie, ob Sie Intel (
/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R) oder Apple Silicon mit Homebrew (/opt/homebrew/bin/R) verwenden - Beim Aktualisieren ersetzt die neue Version die alte
- Linux:
- Verwenden Sie Ihren Paketmanager (z.B.
sudo apt install r-baseunter Ubuntu) - Oder folgen Sie den CRAN Linux Anweisungen
- Verwenden Sie Ihren Paketmanager (z.B.
Sie konfigurieren VS Code in Schritt 3 so, dass es R findet, also machen Sie sich keine Sorgen, wenn R --version in Ihrem Terminal noch nicht funktioniert.
Schritt 2: R-Erweiterungen in VS Code installieren
- Öffnen Sie VS Code
- Klicken Sie auf das Extensions-Symbol in der linken Seitenleiste
- Suchen Sie nach
REditorSupport.rund klicken Sie auf Install bei der R-Erweiterung von REditorSupport - Suchen Sie nach
Posit.shinyund klicken Sie auf Install bei der Shiny-Erweiterung von Posit
Schritt 3: Ihren R-Installationspfad finden
Bevor Sie VS Code konfigurieren, müssen Sie wissen, wo R auf Ihrem System installiert ist.
Für Windows-Benutzer
- Öffnen Sie den Datei-Explorer
- Navigieren Sie zu
C:\Program Files\R\ - Sie sehen einen Ordner wie
R-4.5.3(Ihre Versionsnummer kann abweichen) - Öffnen Sie diesen Ordner → Öffnen Sie den
bin-Ordner - Sie sehen dort
R.exe - Der vollständige Pfad ist:
C:\Program Files\R\R-4.5.3\bin\R.exe
Schreiben Sie sich Ihre Versionsnummer auf oder merken Sie sie sich (z.B. R-4.5.3) – Sie brauchen sie in Schritt 4.
Für macOS-Benutzer
Ihre R-Installation befindet sich typischerweise an einem dieser Orte:
- Standard-Installation (Intel oder Apple Silicon):
/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R - Homebrew auf Apple Silicon:
/opt/homebrew/bin/R - Homebrew auf Intel:
/usr/local/bin/R
Um zu überprüfen, welchen Pfad Sie haben, öffnen Sie Terminal und geben Sie ein:
which R
Dies zeigt Ihnen den genauen Pfad zu Ihrer R-Installation.
Für Linux-Benutzer
R ist typischerweise installiert unter: /usr/bin/R
Überprüfen Sie durch Öffnen eines Terminals und Eingeben von:
which R
Schritt 4: VS Code konfigurieren, um R zu finden
- Klicken Sie in VS Code auf das Zahnrad-Symbol in der unteren linken Ecke
- Wählen Sie Settings aus dem Menü
- In der Suchleiste oben geben Sie
r.rpath.windows(Windows),r.rpath.mac(macOS) oderr.rpath.linux(Linux) ein - Sie sollten die Einstellung erscheinen sehen. Klicken Sie auf Edit in settings.json unter der Einstellung
- Die Datei settings.json öffnet sich
- Fügen Sie die entsprechende Konfiguration für Ihre Plattform innerhalb der geschweiften Klammern
{}hinzu
Für Windows, fügen Sie diese Zeile hinzu (ersetzen Sie R-4.5.3 durch Ihre Version aus Schritt 3):
"r.rpath.windows": "C:\\Program Files\\R\\R-4.5.3\\bin\\R.exe",
Warum zwei Backslashes (\\)? In JSON-Dateien ist der Backslash \ ein Sonderzeichen (genannt Escape-Zeichen). Um einen einzelnen Backslash im tatsächlichen Dateipfad darzustellen, müssen Sie zwei Backslashes \\ eingeben. Also wird C:\Program Files zu C:\\Program Files in settings.json.
Für macOS, fügen Sie eine dieser Zeilen hinzu:
"r.rpath.mac": "/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R",
Oder wenn Sie R über Homebrew auf Apple Silicon installiert haben:
"r.rpath.mac": "/opt/homebrew/bin/R",
Für Linux, fügen Sie hinzu:
"r.rpath.linux": "/usr/bin/R",
- Speichern Sie die Datei durch Klicken auf File > Save
- Starten Sie VS Code vollständig neu, damit die Änderungen wirksam werden
Schritt 5: Erforderliche R-Pakete installieren
- Klicken Sie in VS Code im oberen Menü auf View, dann wählen Sie Command Palette
- Geben Sie
R: Create R Terminalein und wählen Sie es aus - Eine R-Konsole erscheint im Terminal-Panel unten
- Sie sollten sehen, wie R mit Versionsinformationen startet
- Wenn Sie einen Fehler erhalten, überprüfen Sie Ihre settings.json-Konfiguration in Schritt 4 und starten Sie VS Code neu
- Installieren Sie Pakete durch Eingabe dieser Befehle einzeln:
install.packages("languageserver")
install.packages("shiny")
- Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist (kann einige Minuten dauern)
- Geben Sie
q()ein und drücken Sie Enter, um R zu beenden - Geben Sie
nein, wenn Sie nach dem Speichern des Arbeitsbereichs gefragt werden
Das einfache Eingeben von R in einem normalen Terminal funktioniert nicht, es sei denn, R ist in Ihrem System-PATH. Die R-Erweiterung verwendet Ihre r.rpath-Einstellung, um R zu finden.
Schritt 6: Ihr R-Projekt erstellen
- Erstellen Sie einen neuen Ordner auf Ihrem Computer (z.B.
mein-r-projekt) - Klicken Sie in VS Code auf File > Open Folder und wählen Sie Ihren neuen Ordner
- Klicken Sie im oberen Menü auf File > New File
- Speichern Sie die Datei als
analysis.Rdurch Klicken auf File > Save
Schritt 7: Ihr erstes R-Skript schreiben
- Geben Sie diesen Code in
analysis.Rein:
# Iris-Datensatz laden
data(iris)
# Erste Zeilen anzeigen
head(iris)
# Zusammenfassende Statistiken generieren
summary(iris)
hist(iris$Sepal.Length)
- Speichern Sie die Datei durch Klicken auf File > Save
Schritt 8: R-Code interaktiv ausführen
- Mit geöffneter
analysis.Rwählen Sie eine Codezeile aus und drücken SieStrg+Enter(Windows/Linux) oderCmd+Enter(Mac), um sie auszuführen - Wenn Sie kein Terminal offen haben, öffnet das erste
Strg+Enter/Cmd+Enterein R-Terminal. Das zweite führt den Code aus. - Beobachten Sie die Ausgabe im Terminal und der Plot öffnet sich in einem separaten Fenster
- Sie können auch alle Zeilen auswählen und sie auf die gleiche Weise ausführen.
Schritt 9: Eine einfache Shiny-App erstellen
- Erstellen Sie eine neue Datei in Ihrem Projektordner: File > New File
- Speichern Sie sie als
app.R - Geben Sie diesen Code ein:
library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel("Interaktives Histogramm"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("bins",
"Anzahl der Bins:",
min = 5,
max = 50,
value = 30)
),
mainPanel(
plotOutput("histogram")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$histogram <- renderPlot({
x <- faithful$waiting
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)
hist(x, breaks = bins, col = "steelblue", border = "white",
xlab = "Wartezeit (Minuten)",
main = "Verteilung der Wartezeiten")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
- Speichern Sie die Datei
- Beachten Sie die ▶-Schaltfläche, die oben rechts im Editor erscheint
- Klicken Sie auf das Dropdown, um Run Shiny App auszuwählen
- Die App öffnet sich in einem Browser oder VS Code-Panel
- Bewegen Sie den Schieberegler und beobachten Sie, wie sich das Histogramm sofort aktualisiert
Schritt 10: Codevervollständigung und Hover-Hilfe verwenden
- In
analysis.Rbeginnen Sie auf einer neuen Zeilemeazu tippen - Ein Dropdown erscheint mit Vorschlägen – wählen Sie
mean()durch Drücken von Enter - Bewegen Sie Ihre Maus über das Wort
meanin Ihrem bestehenden Code - Ein Popup zeigt die Funktionsdokumentation und Anwendungsbeispiele
- Versuchen Sie, über
lm,summaryoderplotzu hovern, um deren Dokumentation zu sehen - Geben Sie
data$ein und beobachten Sie, wie VS Code Spaltennamen (xundy) vorschlägt
Schritt 11: Weitere Funktionen ausprobieren
- Markdown-Integration: Erstellen Sie eine R-Markdown-Datei (
.Rmd), um Code, Ausgabe und Text zu mischen - Code-Formatierung: Klicken Sie mit der rechten Maustaste in Ihr R-Skript und wählen Sie Format Document, um Code automatisch zu formatieren
- Debugging: Setzen Sie Breakpoints durch Klicken links neben Zeilennummern, dann führen Sie Code im Debug-Modus aus
- Git-Integration: Verwenden Sie VS Codes eingebaute Git-Funktionen, um Ihre R-Projekte zu versionieren
Nächste Schritte
- Erstellen Sie eine Multi-Datei-Shiny-App mit separaten
ui.R- undserver.R-Dateien - Erkunden Sie ggplot2 für fortgeschrittene Datenvisualisierung
- Probieren Sie die tidyverse-Pakete (
dplyr,tidyr) für Datenmanipulation - Lernen Sie R Markdown oder Quarto zum Erstellen von Berichten mit eingebettetem R-Code
- Installieren Sie die R Debugger-Erweiterung für fortgeschrittenes Debugging
Fehlerbehebung
- „R is not recognized” im VS Code-Terminal: VS Code kann R nicht finden. Überprüfen Sie Ihre settings.json (Schritt 4) – verifizieren Sie, dass der R-Pfad korrekt ist und auf
R.exe(Windows) oder die R-Binärdatei (Mac/Linux) zeigt. Beispielpfade:- Windows:
C:\\Program Files\\R\\R-4.5.3\\bin\\R.exe(Versionsnummer anpassen) - macOS Intel:
/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R - macOS Homebrew:
/opt/homebrew/bin/R - Linux:
/usr/bin/RStarten Sie VS Code nach der Korrektur vollständig neu.
- Windows:
-
R-Versionsunterschied in den Einstellungen: Wenn Sie R aktualisiert haben, aber VS Code noch die alte Version verwendet, aktualisieren Sie die Versionsnummer in Ihrer settings.json
r.rpath-Konfiguration, um der neuen R-Installation zu entsprechen (siehe Schritt 3, um Ihren aktuellen Installationspfad zu finden). -
Codevervollständigung funktioniert nicht: Stellen Sie sicher, dass languageserver erfolgreich installiert wurde (Schritt 5). Starten Sie VS Code nach der Installation neu. Warten Sie 10-20 Sekunden nach dem Öffnen einer R-Datei, bis der Sprachserver initialisiert ist. Überprüfen Sie das Output-Panel (View > Output > R Language Server) auf Fehler.
-
Plots erscheinen nicht: Plots öffnen sich in separaten Fenstern mit R’s Standard-Grafikgerät. Stellen Sie sicher, dass Sie einen Fenstermanager verfügbar haben. Auf manchen Systemen müssen Sie möglicherweise X11 (macOS) installieren oder sicherstellen, dass Grafikunterstützung aktiviert ist.
- Shiny-App wird nicht ausgeführt: Stellen Sie sicher, dass die Shiny-Erweiterung installiert ist (Schritt 2), das shiny-Paket installiert ist (Schritt 5) und Ihre Datei
app.Rheißt. Überprüfen Sie das Terminal auf Fehlermeldungen. Die Run-Schaltfläche erscheint nur, wenn VS Code die Datei als Shiny-App erkennt.
Workflow-Zusammenfassung
VS Code bietet eine moderne, leichtgewichtige Alternative zu RStudio mit diesen wichtigen Vorteilen:
- Vereinheitlichte Umgebung: Programmieren Sie R, Python, JavaScript und mehr in einem Editor
- Anpassbar: Installieren Sie nur die Erweiterungen, die Sie für ein schlankes Setup brauchen
- Integriertes Terminal: Führen Sie R, Git und Shell-Befehle nebeneinander aus
- Shiny-Entwicklung: App-Start mit einem Klick mit Auto-Reload spart Zeit
- Versionskontrolle: Eingebaute Git-Integration ohne externe Tools
Erstellt von Steven Ge am 7. Dezember 2025.