2020-01-08, 2054 words, 8 min read
2019 年底（其实也就是半个多月之前）听了 renkun 大神在上海 R 会议的一个分享，分享主题是「Rstudio vs VSCode」，然后他紧接着又写了两篇使用 VSCode 进行 R 开发的博客。仔细了解之后，感觉自己有救了。
之所以这么说，是因为自己一直有个需求得不到很好的满足：在本地方便的开发部署在远程服务器上的 Shiny 应用。
具体一点说，因为我的 Shiny 需要依托一些 Linux 下才能运行的程序，且这些程序对内存有要求，就导致我无法在 Windows 本地使用 WSL 进行测试和开发。而之前使用 VSCode Remote SSH 让本地 VSCode 连接上服务器本身没问题，但是早期 R Console 运行得到的各种结果本身却无法在 VSCode 中方便的查看，总是需要跳出额外的各种窗口。
当然，使用 Rstudio Server 是一个选择，但在实际使用中会有比如单一 session，时常未响应，编辑器各种不顺手等等问题。
随着几位大神的开发加持，现在使用 VSCode 愉快地进行远程 R 语言开发不仅成为了一种可能，而且还非常香，在使用体验上基本不输 Rstudio，而且很多小细节上更加贴心。
大家可能会有一个非常真诚的疑问，Rstudio (server) 它不香吗，写 R 为什么还要用其它编辑器? 下面这张幻灯片来自 renkun 在会议上的分享，基本说明了问题。
就像上图总结的，RStudio 好用，几乎是所有 R 用户的最佳选择。但同时像上文提到的，时不时的无响应带来的各种不稳定，单 session 操作等又让人苦恼。
你可能会有这样的感受，使用 Rstudio 的过程中因为其本身需要一直和服务器保持通信，live R session 和语言服务又无法分离，当 Console 中运行了一个耗时或者耗内存的命令之后，整个 Rstudio 就无法进行任何操作了。
那 VScode 呢？这个编辑器本身的优点不必多说，虽然之前对 R 的支持没那么友好，不过最近几个月在 VSCode 中使用 R 有了重大的体验升级，这主要体现在两个方面。
首先说 R Language Server，R Language Server 依托于 Language Server Protocol（可以让任何语言在任何编辑器上得到很好的语法支持）。现在的 R Language Server 在 VScode 中已经非常好的支持了多种鼠标悬停内容展示、帮助文档展示、自动补全、文本高亮以及代码格式化等功能。
R Language Server 和 Rstudio 相比差别最大的一点在于前者是真正的静态分析（static analysis），指在不运行程序的条件下，进行程序分析的方法。也就是说所有功能的实现都无需运行代码，对代码进行的分析仅仅依赖代码本身。而且它的语言服务完全脱离于 R session，即便在 R session 非常繁忙的情况下依旧可以提供服务。
接下来仅仅列举几个在 Rstuido 中不是很方便实现或者无法实现的功能。
这个就类似于 Rstuido 中 environment 那个小框的功能，但是更方便直观。
vscode-R 插件则在最近的更新中新增了一个 Session Watcher 功能，即便还在测试阶段这个功能也足以让人激动。它实现了在 VSCode 中实时展示各种变量的需求，View() 的时候再也不会有各种弹窗了。文字不好描述，直接上图。
如下图右，直接查看 data.frame 内容，支持搜索。
接下来简单介绍如何实现在本地 VScode 中实现远程 R 开发。
首先要实现的自然是远程操作，这里以使用 PC 通过 SSH 连接远程 Linux 服务器为例。
我们默认服务器已经开通了 ssh 服务，然后本地 PC 已经正确安装了 Windows OpenSSH Client。
安装插件 Remote-SSH
然后在命令行面板中找到 Remote-SSH 相关命令，可以直接选择链接服务器，也可以选择打开配置文件。这里我们选择打开配置文件进行简单的配置。
在配置文件中可以输入相应的用户名 IP 地址以及端口等信息。写法如下图所示，写好保存即可。
再选择连接 Host 的命令，就会看到之前我们已经保存好的 Host 选项。
点击对应的 Host，然后输入密码即可。
如果为了方便不想每次都输入密码，可以使用 SSH key 配置服务器和本地的公钥私钥，这里不再展开。
连接成功之后，VSCode 左下角就会显示一个远程连接的标志，同时你还可以直接在 TERMINAL 中打开一个 shell （我用的是 zsh），就像平时使用类似 Xshell 的工具一样直接进行各种操作。
完成了远程连接服务器的工作，接下来是在 Remote 状态下简单进行 R 相关的配置。
首先安装两个必备的插件，R 和 R LSP。然后还需要在服务器的 R 中安装一个 R 包 languageserver。
install.packages("languageserver")
随后在设置界面中进行几个关于 R 的设置。
首先是设置 Linux 下的 R 路径，如果使用系统自带的 R 应该是/usr/bin/R ，如果是使用自己目录下，例如使用 conda 安装的 R 则指定对应的 R 路径。这里推荐使用 Radian 替代 R，所以我的 R 路径就指向了使用 conda 安装的 radian。如下图所示。
如果使用 Radian 的话，则需要勾选 Bracketed Paste 选项。
如果希望使用服务器上的一些 R 配置，例如 .Rprofile 和 .Renviron 文件，那么 Rterm Option 处就不要加什么其它参数，如果不希望使用则可以酌情添加--no-init-file 或者 --no-environ 等参数。
安装插件。在 Rstudio 中路径的自动补全功能非常方便，在 VSCode 中则可以通过插件 Path Autocomplete 来实现这个功能。
至此，就完成了在 VSCode 中使用 R 所需要的一些基本配置，可以开工搬砖。
直接上截图。
扩展资料：
本文作者：思考问题的熊
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