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Exécuter R dans VS Code

Vous souhaitez écrire du code R mais RStudio vous semble lourd ou vous préférez la flexibilité de VS Code. Considérez VS Code comme un couteau suisse - il peut gérer R, Python et de nombreux autres langages dans un seul éditeur léger. Ce tutoriel vous montre comment configurer R dans VS Code avec des fonctionnalités intelligentes comme la complétion de code, les graphiques interactifs et même les applications Shiny.

Concepts Clés

Ce Dont Vous Aurez Besoin

Étape 1 : Installer ou Mettre à Jour R

Vous avez besoin de R version 4.0 ou supérieure pour une meilleure compatibilité.

Vous configurerez VS Code pour trouver R à l’Étape 4, donc ne vous inquiétez pas si R --version ne fonctionne pas encore dans votre terminal.

Étape 2 : Installer les Extensions R dans VS Code

Étape 3 : Trouver le Chemin d’Installation de R

Avant de configurer VS Code, vous devez savoir où R est installé sur votre système.

Pour les Utilisateurs Windows

Notez ou retenez votre numéro de version (par exemple, R-4.6.1) - vous en aurez besoin à l’Étape 4.

Pour les Utilisateurs macOS

Votre installation de R se trouve généralement dans l’un de ces emplacements :

Pour vérifier quel chemin vous avez, ouvrez le Terminal et tapez :

which R

Cela vous montrera le chemin exact de votre installation de R.

Pour les Utilisateurs Linux

R est généralement installé à : /usr/bin/R

Vérifiez en ouvrant un terminal et en tapant :

which R

Étape 4 : Configurer VS Code pour Trouver R

Pour Windows, ajoutez cette ligne (remplacez R-4.6.1 par votre version de l’Étape 3) :

"r.executablePath": "C:\\Program Files\\R\\R-4.6.1\\bin\\R.exe",

Pourquoi deux barres obliques inverses (\\) ? Dans les fichiers JSON, la barre oblique inverse \ est un caractère spécial (appelé caractère d’échappement). Pour représenter une seule barre oblique inverse dans le chemin de fichier réel, vous devez taper deux barres obliques inverses \\. Donc C:\Program Files devient C:\\Program Files dans settings.json.

Pour macOS, ajoutez l’une de ces lignes :

"r.executablePath": "/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R",

Ou si vous avez installé R via Homebrew sur Apple Silicon :

"r.executablePath": "/opt/homebrew/bin/R",

Pour Linux, ajoutez :

"r.executablePath": "/usr/bin/R",

Étape 5 : Installer les Packages R Requis

install.packages("languageserver")
install.packages("shiny")

Taper simplement R dans un terminal ordinaire ne fonctionnera pas si R n’est pas dans le PATH de votre système. L’extension R utilise votre paramètre r.executablePath pour trouver R.

Étape 6 : Créer Votre Projet R

Étape 7 : Écrire Votre Premier Script R

# Load the iris dataset
data(iris)

# View the first few rows
head(iris)

# Generate summary statistics
summary(iris)

hist(iris$Sepal.Length)

Étape 8 : Exécuter du Code R de Manière Interactive

Étape 9 : Créer une Application Shiny Simple

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  titlePanel("Interactive Histogram"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of 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 = "Waiting time (minutes)",
         main = "Distribution of Waiting Times")
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

Étape 10 : Utiliser la Complétion de Code et l’Aide au Survol

Étape 11 : Essayer Plus de Fonctionnalités

Prochaines Étapes

Dépannage

Résumé du Flux de Travail

VS Code fournit une alternative moderne et légère à RStudio avec ces avantages clés :

Créé par Steven Ge le 7 décembre 2025.