I have a R, I have a python
如果說R語言對新人最友好的編譯器那一定是rstudio步藕，在python上嘛……不好說惦界，我用過了pycharm，spyder和jupyter后咙冗。如果你是做軟件開發(fā)或者大型項目的話沾歪，那么pycharm這種集成環(huán)境肯定是最好的。但如果你是跑腳本語言做科學計算雾消，數(shù)據(jù)分析的話瞬逊。恕在下直言，一個能打的都沒有……Spyder有數(shù)據(jù)查看器但是不支持markdown語言仪或，JupyterLab有markddown有各種插件确镊，甚至還能寫R。但是吧用起來總覺得是低配rstudio范删。
那么有沒有Spyder和Jupyter的合體呢蕾域？說你呢！不要走開到旦。吃我一發(fā)reticulate安利吧旨巷！
Boom！ PRstudio-成年人就要全都要添忘！
有了rstudio 1.4和reticulate 以上的種種似乎都不叫事了采呐！
你只需要安裝reticulate
install.packages('reticulate')
#或者
devtools::install_github("rstudio/reticulate")
Bam，合體了搁骑！
注意斧吐，默認reticulate給你安裝的是python 3.6.1
如果你像更換版本又固，可以在選項的python里更換。（前提是你有裝別的版本）
一套新的操作邏輯
reticulate畢竟是R包煤率，管理python的時候就需要一套R自己的邏輯仰冠。
首先查看R語言下python的設置命令變成了：
reticulate::py_config()
#python: /Users/barnett/Library/r-miniconda/envs/r-reticulate/bin/python
#libpython: /Users/barnett/Library/r-miniconda/envs/r-reticulate/lib/libpython3.6m.dylib
#pythonhome: /Users/barnett/Library/r-miniconda/envs/r-reticulate:/Users/yangshao/Library/r-#miniconda/envs/r-reticulate
#version: 3.6.13 | packaged by conda-forge | (default, Feb 19 2021, 05:36:16) [GCC Clang 11.0.1]
#numpy: /Users/barnett/Library/r-miniconda/envs/r-reticulate/lib/python3.6/site-packages/numpy
#numpy_version: 1.19.5
#keyword: /Users/barnett/Library/r-miniconda/envs/r-reticulate/lib/python3.6
#NOTE: Python version was forced by use_python function
如果需要安裝包怎么辦！reticulate做了一套傻瓜化的操作：
#conda安裝
reticulate::py_install('opencv-python')
#pip安裝
reticulate::py_install('opencv-python', pip = True)
在R界面下如何調(diào)用python蝶糯？
reticulate::repl_python()
如何退出python洋只？
quit
坐下坐下，基操勿溜
既然叫PRstudio了昼捍，那肯定不止這點本事识虚。這次reticulate徹底打通了R和python的隔閡。
這句話怎么理解妒茬？過去有寫包或者模組教你在python里調(diào)用R函數(shù)或者在R里調(diào)用python模組舷礼。那些都太麻煩了 import也不好記憶。現(xiàn)在郊闯，你只要自己新建block的時候注明到底是R還是python就好了例如：
在同一個markdown文件下可以依次運行的妻献。
還更厲害的么？
這次的markdown全面支持inline模式，也就是說你完全可以像Jupyter一樣去使用。
如果你不習慣inline模式夸研。只需要在選項里切換柒傻，秒變spyder！
現(xiàn)在在rstudio里，你能依次跑一個block（rstudio里叫chunk），也能像過去一樣一行一行運行代碼。
甚至還有一個數(shù)據(jù)查看器
還有么析蝴？
既然是全都要，那數(shù)據(jù)一定得是能互通的绿淋！如果我想把數(shù)據(jù)從R傳入到python闷畸。
反過來也是可以的！
以后真就左手R右手python了真正意義上的合體了
目前存在的問題
雖然目前來說reticulate已經(jīng)十分好用了吞滞，也還是存在些許問題佑菩。
- python的幫助文檔做的不好：
這點嘛。感覺python的開發(fā)文檔更喜歡獨立做一個網(wǎng)頁裁赠。而R包的幾乎都完全集成在包里了殿漠，方便隨時查看。 - rstudio的自動補全對python支持的不好：
相比于kite這種神級插件佩捞，rstudio的自動補全只能說能補绞幌，但不都能補全。這也跟R和python對函數(shù)/模組調(diào)用邏輯不同有關一忱。 - macos下如果使用opencv2莲蜘，圖片打開了沒法正常關閉（win10正常）谭确。該問題在jupyter下也存在。當然解決方法無非是f.close()菇夸，cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(1)這種琼富。沒什么好說的仪吧，知道就行……
- 運行速度是真不如jupyter快庄新，rstudio跑python總是要猶豫一下再跑的感覺。
- rstudio的文件管理系統(tǒng)做的再豐富點就更好了薯鼠。
- rstudio在python下生成的圖片似乎不能實時刷新择诈，如果像R里那樣就更棒了。
最后
已經(jīng)試過python爬蟲（requests, bs4, lxml）出皇，圖像處理（opencv, plantCV）羞芍，數(shù)據(jù)處理（numpy, pandas）甚至神經(jīng)網(wǎng)絡（detectron2）。沒遇到不順手的問題郊艘。甚至可以用python爬蟲后再用r處理數(shù)據(jù)荷科。python對文字處理還有正則運用確實要比r強不少的。如果你用python開發(fā)大型項目纱注，首選pycharm畏浆。如果你跑python腳本或者用python處理數(shù)據(jù)，又恰好很習慣rstudio的邏輯狞贱。那么別折騰別的編譯器了刻获，用rstudio一點都不痛苦。
