在VSCode中调用Jupyterlab和R

01写在前面

大部分共享服务器没有root权限，装不了Rstudio-server。而R终端虽然可以完成一些基本任务，但对于数据分析、画图等高级操作则显得不够便利。因此，我们需要一种能够轻松应对这些任务的IDE。幸运的是，Jupyterlab为我们提供了一个交互式计算环境，让我们可以直接输入代码并立即查看结果。这个功能强大的工具已经成为了数据分析领域的瑰宝，被广泛应用于各种数据分析、可视化等任务中。而VS Code是一个非常流行的编辑器，而且支持多种编程语言和工具。将JupyterLab集成到VS Code中，可以让你在一个统一的开发环境中完成代码编辑、调试和运行等操作，避免了频繁切换不同软件带来的不便。本文书接上回（，大家需要先安装并配置好Jupyterlab。如果你对下面的教程比较迷茫，那么你可以先行学习Linux教程：十小时学会Linux 生信Linux及服务器使用技巧

可咨询客服微信[Biomamba_kefu]咨询有root权限的服务器

02

在VScode中使用Jupyterlab和R

首先我们需要安装VScode并远程连接服务器，这些网上教程很多，可以直接参考：https://blog.csdn.net/zhaxun/article/details/120568402https://blog.csdn.net/qq_41646032/article/details/122304257安装完成并连接服务器之后，我们需要安装一些拓展程序：Chinese (Simplified),Python和Jupyter插件：

VScode登录上服务器之后,我们可以在终端或者左侧目录中创建文件，然后点开编辑，这里我们之间点开之前创建的Untitled.ipynb：

点击选择内核：

然后点击选择其他内核：

继续点击第二个：

我们就可以看到R环境啦：

选择之后我们就可以继续在其中运行R代码了,我们先来安装一些基础包：

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))if (!require("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager")BiocManager::install(version = "3.18")install.packages("tidyverse") 然而不知道为何，Linux下R包安装经常出现问题，例如：installation of package ‘Rpackage’ had non-zero exit status，这时候我们就需要用conda来安装R包了：

conda install -c bioconda bioconductor-biocinstallerconda install -c conda-forge r-tidyverse 一般直接搜索conda Rpackagename 就能知道具体安装代码了。安装R包之后，我们来运行一下代码啦：

library(tidyverse)ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "fill") 结果：

至此，我们就能在VScode的Jupyterlab中方便的使用R啦！接下来，我们还要配置一些设置，来更快捷的使用。

拓展程序安装

虽然目前我们能在Jupyterlab中使用R了，但是实际用的时候会发现代码补全和一些快捷键不方便，而Rstudio中各种辅助配置非常完善了。这时候我们就需要VScode中的一些插件来方便我们写代码。我们直接在左侧的拓展中搜索R，然后安装即可。

之后我们再打开jupyter文件，就会发现一些快捷键比如Alt+-，Ctrl+Shitf+M都能使用了！ 然后还有一些实际颜色显示：

这就和最新版的Rstudio非常像了！然后是代码补全：

当我们把鼠标放到函数上时，还能看到帮助文档：

如果需要直接在jupyter中安装R的内核，可以直接在终端打开的R中进行操作：

install.packages('IRkernel')

IRkernel::installspec()这样内核中就会多一个R可以选择：

这样，我们实际使用就非常Nice了！

总结

总的来说，R语言的IDE中，Rstudio是最为常用和流行的。而JupyterLab则更多地被应用在Python数据分析领域。但是，VS Code也是一个非常强大的编辑器，通过安装一些插件，可以实现很多功能。在本文中，我们介绍了如何通过安装插件，在VS Code中远程连接服务器，并愉快地开始编写Python和R代码。此外，VS Code还有许多其他有用的插件，比如黑暗模式、调试、语法高亮等等，需要进一步探索和使用。