生信数据分析 有安装R包的终极方法吗？ 方法解析

说到R包的安装简直是个噩梦，为什么R包这么难装呢？我大胆分析一下，欢迎批评指正：

生态混乱

R在统计圈的盛行决定了R包的开发人员基本上做统计的，这些开发者开发的包水平层次不齐。有 时候一个简单的功能却要依赖一个非常复杂的包，严重增加的包的负担。

很多包含有C代码需要编译

一方面需要安装编译器，另一方面有编译失败的风险。

错误提示不友好

例如，biomaRt安装说明说，可以使用R 3.6安装：

然而，错误提示却是：

安装失败的原因当然不是R版本的问题，这里却误导性的提示是R版本的问题。如果这个时候能给出 安装失败的真正原因，也能帮助用户快速定位问题。然而，事与愿违。

总结一下，R包难以安装的根本原因是生态混乱，错误提示不友好是阻碍用户找到失败原因的根本原因。

解决办法

我们总希望解决问题的时候有什么终极办法，然而对于R包的安装却是很难找到此类办法。下面我列举一下 我平时解决问题的基本思路，不能保证彻底解决问题，但是大多数的问题是能够解决的。

使用anaconda安装

这个方法最有希望成为终极解决办法。anaconda组织会把R包统一管理，你只需要使用conda install就行。 例如，你想要安装ArrayExpress，执行如下命令安装：

conda install -c bioconda bioconductor-arrayexpress

然而，事情不是总是难么顺利，也是很容易安装失败。

失败原因1：版本冲突

anaconda有三个重要的channel与R相关。

r

conda-forge

bioconda

其中bioconda里面都是bioconductor包，这个里面包。r、conda-forge里面都有一些R包， 这就很容易导致安装包时各个channel里面的包互相冲突。

失败原因2： conda install一下，地动山摇

不知道biconda的打包策略，有的时候安装一个R包却要更新我的Python。往往安装的时候我都心惊胆战， 生怕有啥不好的影响，一见到有更新Python的R包，往往只能采取其他方式安装。

下载二进制包安装

这个方法针对有些R包有C代码需要编译安装，却又不想安装编译器，或者没有编译成功的情况。方法是去CRAN官网， 找到你要安装的包，选择你要安装平台的二进制包下载：

然后本地安装：

install.packages("/path/to/download/file.zip", repos = NULL)

这里要注意，如果是本地安装需要指定repos = NULL。为啥要单独指定，R不会判断是本地文件路径还是包名吗？ 这个问题我也很疑惑。

源码安装

这个安装方法是没有办法的办法。设想我就是这个包的开发者，我会怎么开发这个包呢？

写代码

装依赖

…

那么我下载这个包的源码，把这个包的依赖依次装上，然后再装这个包不是水到渠成吗？

这个方法最为麻烦，然而却是能解决大部分的情况。大体步骤是这样的：

下载源码

解压，进入项目根目录

像这个包的开发者一样，使用devtools::install()进行安装

如果安装失败，打开DESCRIPTION文件

逐一安装项目依赖，DESCRIPTION文件中Depends、Imports两项是项目依赖，例如：

这个包依赖Biobase、XML、oligo、limma。

6. 如果依赖包依旧安装错误，则下载依赖包的源码进行源码安装（这是一个递归），直到所有依赖安装成功， 这个时候再运行devtools::install()就水到渠成了。

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