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通过 Docker 容器在 VS Code 中进行 R 编程

曾经试图与同事分享 R 代码,却花费大量时间调试”在我机器上能跑”的问题?Docker 容器就像代码的集装箱——将 R 环境、库和依赖打包到密封容器中,在任何地方都能以相同方式运行。此外,Docker Hub 上有数万个预构建镜像,开发者发布的即用环境,免去手动安装软件的麻烦。本教程将教你如何使用 VS Code 和 Docker Desktop 在隔离、可重现的环境中运行 R。

核心概念

• Docker Desktop - 在计算机上运行容器的应用,管理隔离环境
• Dev Container - VS Code 功能,允许在 Docker 容器内编写代码,具有完整 IDE 支持
• 容器隔离 - 代码在独立 Linux 环境中运行,只能看到项目文件夹,而非整个计算机
• Rocker - 为 R 开发设计的预构建 Docker 镜像

准备工作

• 已完成 R Coding in VS Code
• 已完成 GitHub Desktop Basics
• 20-25 分钟

步骤 1:安装 Docker Desktop

• 访问 Docker Desktop 下载页面
• 点击 Download for Windows(或根据系统选择 Mac/Linux)
• 运行安装程序并按照向导操作
• 出现提示时,启用 WSL 2(Windows 用户)或接受默认设置
• 安装完成后,启动 Docker Desktop
• 等待 Docker 引擎启动(左下角显示绿色状态指示器)

步骤 2:安装 Dev Containers 扩展

• 打开 VS Code
• 点击左侧边栏的 Extensions 图标(或 View > Extensions)
• 在搜索框输入 dev containers
• 找到 Microsoft 的 Dev Containers
• 点击 Install

步骤 3:使用 GitHub Desktop 克隆 Vibe 项目

• 打开 GitHub Desktop
• 点击 File > Clone repository
• 点击 URL 选项卡
• 在 Repository URL 字段粘贴:https://github.com/gexijin/vibe
• 选择保存项目的位置(Local Path 字段)
• 点击 Clone
• GitHub Desktop 会将项目下载到所选位置

步骤 4:在 VS Code 中打开项目

• VS Code 中,点击 File > Open Folder
• 导航到刚克隆的 vibe 文件夹
• 点击 Select Folder
• 资源管理器侧边栏会显示项目文件

步骤 5:在容器中重新打开

• 查找右下角通知:Folder contains a Dev Container configuration file
• 点击 Reopen in Container
• 如果没看到通知,点击左下角绿色图标
• 从菜单选择 Reopen in Container
• VS Code 会构建容器(首次需 5-10 分钟)
• 会显示构建步骤的进度通知
• 完成后,绿色图标会显示 Dev Container: R in Docker

注意:容器自动包含 R 扩展和 languageserver 包。Dockerfile 和 devcontainer.json 会处理这些。

步骤 6:了解容器环境

现在你在 Linux 容器内编写代码。让我们探索一下这意味着什么。

• 点击 Terminal > New Terminal 在容器内打开终端
• 检查当前位置:

pwd

会看到 /workspaces/vibe - 这是容器内的项目文件夹。

• 列出文件:

ls

会看到项目中的相同文件:R/、.devcontainer/、README.md 等。

• 尝试向上移动一个目录:

cd ..
ls

只会看到 vibe/ - 容器是隔离的。你无法访问计算机的其他文件夹、桌面或文档。这种隔离确保 R 环境干净且可重现。

• 返回项目文件夹:

cd vibe

步骤 7:逐行运行 R 代码

容器预装了 R 和常用包。让我们运行一个简单的数据分析脚本。

• VS Code 资源管理器中,导航到 R/iris_analysis.R
• 点击打开文件
• 会看到分析 iris 数据集的 R 代码
• 选择第一行:data(iris)
• 按 Ctrl+Enter(Windows/Linux)或 Cmd+Enter(Mac)运行
• 如果没有 R 终端,第一次会创建,第二次才运行代码
• 继续逐行运行每一行
• 运行 head(iris) 时,会在终端看到前 6 行
• 运行 summary(iris) 时,会看到统计摘要
• 运行 hist() 命令时,直方图会在单独窗口打开
• 也可以选择多行,用 Ctrl+Enter 或 Cmd+Enter 一起运行

步骤 8:运行应用程序

项目包含一个演示 Shiny 应用,用于创建交互式直方图。

• VS Code 资源管理器中,导航到 R/app.R
• 点击打开文件
• 会看到 Shiny Web 应用的代码
• 查看编辑器右上角的 ▶ 按钮
• 点击旁边下拉箭头,选择 Run Shiny App
• 应用会启动,VS Code 自动转发端口 3838
• 出现通知:Open in Browser
• 点击 Open in Browser
• Shiny 应用在 Web 浏览器打开
• 移动滑块改变直方图区间数 - 图表实时更新

步骤 9:进行简单更改

让我们修改应用,了解开发流程。

• 保持应用运行
• VS Code 中,编辑 R/app.R
• 找到第 16 行:titlePanel("Old Faithful Geyser Data")
• 改为:

titlePanel("My First R Docker App")

• 保存文件(File > Save)
• Shiny 扩展会自动重新加载应用
• 刷新浏览器(或可能自动刷新)
• 标题现在显示自定义文本

步骤 10:了解 Dockerfile(可选)

• VS Code 资源管理器中,导航到 .devcontainer/Dockerfile
• 点击打开文件
• 会看到完整配置:

# 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

关键部分:

• FROM rocker/shiny-verse:latest - 预装 R、Shiny 和 tidyverse 的基础镜像
• RUN apt-get install - R 包所需的 Linux 系统库
• RUN R -q -e 'install.packages(...)' - 永久安装 R 包
• RUN curl... && apt-get install -y nodejs - 安装 Node.js,运行 Claude Code 所需
• RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code - 全局安装 Claude Code 获取 AI 辅助
• EXPOSE 3838 - 为 Shiny 应用打开端口 3838

可用的其他 Rocker 镜像:

• rocker/r-ver:4.5.3 - 仅 R(特定版本)
• rocker/rstudio:latest - 带 RStudio Server 的 R
• rocker/tidyverse:latest - 带 tidyverse 包的 R
• rocker/shiny-verse:latest - 带 Shiny 和 tidyverse 的 R(我们正在使用)

更改基础镜像后,重新构建容器以应用更改。

步骤 11:在 Docker 镜像中安装 R 包(可选)

通过 R 控制台(install.packages())安装的包是临时的,重新构建容器时会消失。要使包永久存在,将它们添加到 Dockerfile 中。

• VS Code 资源管理器中,导航到 .devcontainer/Dockerfile
• 点击打开文件
• 在其他 ‘install.packages’ 行下方添加新行以安装 data.table 包:

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

• 保存文件(File > Save)
• 点击左下角绿色图标
• 从菜单选择 Rebuild Container
• VS Code 会用新包重新构建容器(需 2-5 分钟)
• 验证,打开 R 终端并输入:

library(data.table)

如果加载无错误,则包已永久安装。

下一步

• 创建新 R 脚本 - 在 R/ 文件夹创建新 .R 文件,使用内置数据集(如 mtcars 或 iris)编写数据分析代码
• 安装 R 包 - 通过编辑 Dockerfile 并重新构建容器来添加所需包
• 探索 tidyverse - 尝试用 dplyr 进行数据操作,用 ggplot2 和示例数据集进行可视化

故障排除

• Docker Desktop 未运行 - 打开 Docker Desktop,等待绿色状态指示器,然后再重新打开容器
• 容器构建失败 - 检查互联网连接;首次构建会下载约 2GB 数据。点击 Rebuild Container 重试
• 端口 3838 已被使用 - 停止使用该端口的其他应用,或在 .devcontainer/devcontainer.json 中更改端口

工作流程概述

此设置提供专业的 R 开发环境:

• VS Code 提供带语法高亮和智能感知的代码编辑器
• Docker 容器运行隔离的 Linux 环境,包含 R 和所有依赖
• Rocker 镜像(rocker/shiny-verse)包含 R、Shiny、tidyverse 和开发工具
• Dev Container 配置(.devcontainer/)自动安装 VS Code 扩展以支持 R 调试和语言支持
• 端口转发允许从浏览器访问容器内运行的 Shiny 应用

日常工作流程

一旦设置完成,这是日常例程:

1. 启动 Docker Desktop - 打开应用并等待绿色状态指示器(Docker 必须运行)
2. 打开 VS Code - 启动 VS Code 并打开项目文件夹
3. 在容器中重新打开 - 如果尚未在容器中,点击绿色图标(左下角)并选择 Reopen in Container
4. 编写和运行代码 - 编辑 .R 文件,用 Ctrl+Enter/Cmd+Enter 逐行运行,或用 ▶ Run Shiny App 按钮运行 Shiny 应用
5. 保存工作 - 代码文件(.R、.Rmd)保存到计算机,在会话之间持久存在
6. 提交和推送 - 使用 GitHub Desktop 提交更改并推送到仓库

由 Steven Ge 创建于 2025 年 12 月 7 日。