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Codage R dans VS Code via un conteneur Docker

Avez-vous déjà essayé de partager votre code R avec un collègue, pour ensuite passer des heures à déboguer des problèmes du type “mais ça fonctionne sur ma machine” ? Les conteneurs Docker sont comme des conteneurs maritimes pour le code : ils emballent votre environnement R, vos bibliothèques et vos dépendances dans une boîte scellée qui fonctionne de la même manière partout. De plus, vous avez accès à des dizaines de milliers d’images pré-construites sur Docker Hub, où les développeurs de logiciels publient des environnements prêts à l’emploi, vous évitant ainsi la corvée de l’installation manuelle de logiciels. Ce tutoriel vous montre comment exécuter R dans un environnement isolé et reproductible en utilisant VS Code et Docker Desktop.

Concepts Clés

• Docker Desktop - Application qui exécute des conteneurs sur votre ordinateur, gérant des environnements isolés
• Dev Container - Fonctionnalité de VS Code qui vous permet de coder à l’intérieur d’un conteneur Docker avec un support complet de l’IDE
• Isolation de conteneur - Votre code s’exécute dans un environnement Linux séparé qui ne voit que votre dossier de projet, et non votre ordinateur entier
• Rocker - Images Docker pré-construites spécialement conçues pour le développement R

Ce Dont Vous Aurez Besoin

• Avoir terminé R Coding in VS Code
• Avoir terminé GitHub Desktop Basics
• 20-25 minutes

Étape 1 : Installez Docker Desktop

• Visitez la page de téléchargement de Docker Desktop
• Cliquez sur Download for Windows (ou Mac/Linux selon votre système)
• Exécutez le programme d’installation et suivez l’assistant d’installation
• Lorsque vous y êtes invité, activez WSL 2 (utilisateurs Windows) ou acceptez les paramètres par défaut
• Après l’installation, lancez Docker Desktop
• Attendez que le moteur Docker démarre (vous verrez un indicateur de statut vert en bas à gauche)

Étape 2 : Installez l’extension Dev Containers

• Ouvrez VS Code
• Cliquez sur l’icône Extensions dans la barre latérale gauche (ou cliquez sur View > Extensions)
• Tapez dev containers dans la zone de recherche
• Trouvez Dev Containers par Microsoft
• Cliquez sur Install

Étape 3 : Clonez le projet Vibe avec GitHub Desktop

• Ouvrez GitHub Desktop
• Cliquez sur File > Clone repository
• Cliquez sur l’onglet URL
• Dans le champ Repository URL, collez : https://github.com/gexijin/vibe
• Choisissez où enregistrer le projet (le champ Local Path)
• Cliquez sur Clone
• GitHub Desktop téléchargera le projet à l’emplacement que vous avez choisi

Étape 4 : Ouvrez le projet dans VS Code

• Dans VS Code, cliquez sur File > Open Folder
• Naviguez jusqu’au dossier vibe que vous venez de cloner
• Cliquez sur Select Folder
• Vous verrez les fichiers du projet dans la barre latérale Explorer

Étape 5 : Rouvrez dans le conteneur

• Recherchez une notification en bas à droite : Folder contains a Dev Container configuration file
• Cliquez sur Reopen in Container
• Si vous ne voyez pas la notification, cliquez sur l’icône verte dans le coin inférieur gauche
• Sélectionnez Reopen in Container dans le menu
• VS Code construira le conteneur (cela prend 5-10 minutes la première fois)
• Vous verrez une notification de progression affichant les étapes de construction
• Lorsque terminé, l’icône verte affichera Dev Container: R in Docker

Remarque : Le conteneur inclut automatiquement l’extension R et le package languageserver. Le Dockerfile et le devcontainer.json gèrent cela pour vous.

Étape 6 : Comprenez l’environnement du conteneur

Vous codez maintenant à l’intérieur d’un conteneur Linux. Explorons ce que cela signifie.

• Cliquez sur Terminal > New Terminal pour ouvrir un terminal à l’intérieur du conteneur
• Vérifiez votre emplacement actuel :

pwd

Vous verrez /workspaces/vibe - c’est votre dossier de projet à l’intérieur du conteneur.

• Listez les fichiers :

ls

Vous verrez les mêmes fichiers du projet : R/, .devcontainer/, README.md, etc.

• Essayez de remonter d’un répertoire :

cd ..
ls

Vous ne verrez que vibe/ - le conteneur est isolé. Vous ne pouvez pas accéder aux autres dossiers de votre ordinateur, au Bureau ou aux Documents. Cette isolation garantit que votre environnement R est propre et reproductible.

• Revenez au dossier du projet :

cd vibe

Étape 7 : Exécutez du code R ligne par ligne

Le conteneur a R pré-installé avec des packages communs. Exécutons un script d’analyse de données simple.

• Dans l’Explorer de VS Code, naviguez jusqu’à R/iris_analysis.R
• Cliquez pour ouvrir le fichier
• Vous verrez du code R qui analyse le jeu de données iris
• Sélectionnez la première ligne : data(iris)
• Appuyez sur Ctrl+Enter (Windows/Linux) ou Cmd+Enter (Mac) pour l’exécuter
• Si vous n’avez pas de terminal R ouvert, la première fois en crée un, la deuxième fois exécute le code
• Continuez à exécuter chaque ligne une à la fois
• Lorsque vous exécutez head(iris), vous verrez les 6 premières lignes dans le terminal
• Lorsque vous exécutez summary(iris), vous verrez des résumés statistiques
• Lorsque vous exécutez les commandes hist(), des graphiques d’histogrammes s’ouvriront dans des fenêtres séparées
• Vous pouvez également sélectionner plusieurs lignes et les exécuter ensemble avec Ctrl+Enter ou Cmd+Enter

Étape 8 : Exécutez l’application

Le projet inclut une application Shiny de démonstration qui crée un histogramme interactif.

• Dans l’Explorer de VS Code, naviguez jusqu’à R/app.R
• Cliquez pour ouvrir le fichier
• Vous verrez le code d’une application web Shiny
• Regardez en haut à droite de la fenêtre de l’éditeur pour un bouton ▶
• Cliquez sur la flèche déroulante à côté et sélectionnez Run Shiny App
• L’application démarrera et VS Code transférera automatiquement le port 3838
• Une notification apparaît : Open in Browser
• Cliquez sur Open in Browser
• L’application Shiny s’ouvre dans votre navigateur web
• Déplacez le curseur pour changer les barres de l’histogramme - le graphique se met à jour en temps réel

Étape 9 : Effectuez une modification simple

Modifions l’application pour voir comment fonctionne le développement.

• Laissez l’application en cours d’exécution
• Dans VS Code, modifiez R/app.R
• Trouvez la ligne 16 : titlePanel("Old Faithful Geyser Data")
• Changez-la en :

titlePanel("My First R Docker App")

• Enregistrez le fichier (File > Save)
• L’extension Shiny rechargera automatiquement l’application
• Actualisez votre navigateur (ou il peut s’actualiser automatiquement)
• Le titre affiche maintenant votre texte personnalisé

Étape 10 : Comprendre le Dockerfile (Optionnel)

• Dans l’Explorer de VS Code, naviguez jusqu’à .devcontainer/Dockerfile
• Cliquez pour ouvrir le fichier
• Vous verrez la configuration complète :

# choose a Dockerhub base image
FROM rocker/shiny-verse:latest

# 1. System deps commonly needed by R packages
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev git curl && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 2. R packages for VS Code integration: language server + debugger
RUN R -q -e 'install.packages(c("rstudioapi", "languageserver"), repos="https://cloud.r-project.org")'

# 3. Install Node.js LTS from NodeSource
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | bash - \
    && apt-get install -y nodejs \
    && npm install -g npm@latest

# 4. Install Claude Code globally
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 5. Expose Shiny server port
EXPOSE 3838

Parties clés :

• FROM rocker/shiny-verse:latest - Image de base avec R, Shiny et tidyverse pré-installés
• RUN apt-get install - Bibliothèques système Linux pour les packages R
• RUN R -q -e 'install.packages(...)' - Installe les packages R de manière permanente
• RUN curl... && apt-get install -y nodejs - Installe Node.js, requis pour exécuter Claude Code
• RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code - Installe Claude Code globalement pour l’assistance IA
• EXPOSE 3838 - Ouvre le port 3838 pour les applications Shiny

Autres images Rocker que vous pouvez utiliser :

• rocker/r-ver:4.5.3 - Juste R (version spécifique)
• rocker/rstudio:latest - R avec RStudio Server
• rocker/tidyverse:latest - R avec les packages tidyverse
• rocker/shiny-verse:latest - R avec Shiny et tidyverse (ce que nous utilisons)

Après avoir modifié l’image de base, reconstruisez le conteneur pour appliquer les modifications.

Étape 11 : Installez des packages R dans l’image Docker (Optionnel)

Les packages installés via la console R (install.packages()) sont temporaires et disparaissent lorsque vous reconstruisez le conteneur. Pour rendre les packages permanents, ajoutez-les au Dockerfile.

• Dans l’Explorer de VS Code, naviguez jusqu’à .devcontainer/Dockerfile
• Cliquez pour ouvrir le fichier
• Ajoutez une nouvelle ligne sous les autres lignes ‘install.packages’ pour installer le package data.table :

  RUN R -q -e 'install.packages("data.table", repos="https://cloud.r-project.org")'
  

• Enregistrez le fichier (File > Save)
• Cliquez sur l’icône verte dans le coin inférieur gauche
• Sélectionnez Rebuild Container dans le menu
• VS Code reconstruira le conteneur avec votre nouveau package (cela prend 2-5 minutes)
• Pour vérifier, ouvrez un terminal R et tapez :

library(data.table)

S’il se charge sans erreurs, le package est installé de manière permanente.

Prochaines Étapes

• Créez un nouveau script R - Créez un nouveau fichier .R dans le dossier R/, écrivez du code d’analyse de données en utilisant des jeux de données intégrés comme mtcars ou iris
• Installez des packages R - Ajoutez les packages dont vous avez besoin en modifiant le Dockerfile et en reconstruisant le conteneur
• Explorez tidyverse - Essayez la manipulation de données avec dplyr et la visualisation avec ggplot2 en utilisant des exemples de jeux de données

Dépannage

• Docker Desktop ne fonctionne pas - Ouvrez Docker Desktop et attendez l’indicateur de statut vert avant de rouvrir le conteneur
• La construction du conteneur échoue - Vérifiez votre connexion Internet ; la première construction télécharge environ 2 Go. Cliquez sur Rebuild Container pour réessayer
• Le port 3838 est déjà utilisé - Arrêtez les autres applications utilisant ce port, ou changez le port dans .devcontainer/devcontainer.json

Aperçu du flux de travail

Cette configuration vous offre un environnement de développement R professionnel :

• VS Code fournit l’éditeur de code avec la coloration syntaxique et IntelliSense
• Le conteneur Docker exécute un environnement Linux isolé avec R et toutes les dépendances
• L’image Rocker (rocker/shiny-verse) inclut R, Shiny, tidyverse et des outils de développement
• La configuration Dev Container (.devcontainer/) installe automatiquement les extensions VS Code pour le débogage R et le support du langage
• Le transfert de port vous permet d’accéder à l’application Shiny s’exécutant à l’intérieur du conteneur depuis votre navigateur

Flux de travail quotidien

Une fois que tout est configuré, voici votre routine quotidienne :

1. Démarrez Docker Desktop - Ouvrez l’application et attendez l’indicateur de statut vert (Docker doit être en cours d’exécution)
2. Ouvrez VS Code - Lancez VS Code et ouvrez votre dossier de projet
3. Rouvrez dans le conteneur - Si vous n’êtes pas déjà dans le conteneur, cliquez sur l’icône verte (en bas à gauche) et sélectionnez Reopen in Container
4. Écrivez et exécutez du code - Modifiez les fichiers .R, exécutez ligne par ligne avec Ctrl+Enter/Cmd+Enter, ou exécutez des applications Shiny avec le bouton ▶ Run Shiny App
5. Enregistrez votre travail - Vos fichiers de code (.R, .Rmd) sont enregistrés sur votre ordinateur et persistent d’une session à l’autre
6. Committez et poussez - Utilisez GitHub Desktop pour committer vos modifications et pousser vers le dépôt

Créé par Steven Ge le 7 décembre 2025.