在pycharm 2023.2.1中运行由R语言编写的ipynb文件

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#pycharm #r语言 #jupyter

在pycharm 2023.2.1中运行由R语言编写的ipynb文件

背景与目标：

项目中包含由R语言编写的ipynb文件，希望能在pycharm中运行该ipynb文件。

最终实现情况：

未能直接在pycharm中运行该ipynb文件，但是替代的实现方法有：

①能够在网页端运行由R语言编写的ipynb文件。

②能够将该ipynb文件中的内容复制到一个R语言文件（以.R为后缀）中，然后在pycharm中直接运行该R语言文件。

一、安装jupyter

在pycharm中打开该项目，配置好项目的python interpreter，即python环境。

1、在该python环境中安装jupyter：

pip install jupyter

2、生成jupyter的配置文件jupyter_notebook_config.py

在anaconda的终端命令行中输入：

jupyter notebook --generate-config

即可生成配置文件。

如果是root用户，执行命令需要加上--allow-root选项，即：

jupyter notebook --generate-config --allow-root

3、生成密码

在打开jupyter notebook时需要使用密码。

在anaconda的终端命令行中输入：

jupyter notebook password

出现如下提示，在xxxx位置输入个人设置的密码即可：

Enter password: xxxx
Verify password: xxxx
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to C:\Users\PC\...\jupyter_notebook_config.json

执行以上命令后，可以在C:\Users\PC\...\jupyter_notebook_config.json看到与输入密码对应的哈希字符串：

{
	"NotebookApp": {
		"password": "xxxxx:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
	}
}

4、将哈希密码添加到配置文件jupyter_notebook_config.py

在配置文件jupyter_notebook_config.py中添加如下代码：

# ip设置为*
c.NotebookApp.ip = '*'
# 密码设置为sha1
c.NotebookApp.password = u'sha1:xxxxx:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # 'sha1:'后面的字符串即为jupyter_notebook_config.json中的哈希字符串
# 浏览器设置不打开
c.NotebookApp.open_browser = False
# 设置固定的接口
c.NotebookApp.port = 8889

另外，如果需要指定启动jupyter后jupyter notebook的工作目录，可以在此配置文件中添加如下代码：

# 设置工作目录
c.NotebookApp.notebook_dir = 'G:\....'

如果不指定启动jupyter后jupyter notebook的工作目录，在anaconda终端命令行启动jupyter时所在的目录路径即为启动jupyter后jupyter notebook的工作目录。

参考：

远程jupyter+pycharm配置（一）之安装与使用技巧

配置jupyter notebook-----更改工作目录

二、启动jupyter

2.1 启动jupyter服务器

在anacodna终端命令行中激活安装了jupyter的虚拟环境，然后使用下方命令启动jupyter：

jupyter notebook

运行成功时，终端出现类似如下内容的响应：

[I 16:52:50.678 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: G:\....
[I 16:52:50.678 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.5.4 is running at:
[I 16:52:50.679 NotebookApp] http://....:8889/
[I 16:52:50.679 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

其中，G:\....指在步骤一中指定的工作目录路径（如果步骤一中没有指定，则会指向启动jupyter时所在的目录路径），http://....:8889/指用浏览器查看jupyter notebook的网址，将此网址复制到浏览器后输入密码（在步骤一中个人设置的密码，不是哈希字符串），即可看到工作目录路径下的文件列表。

2.2 在网页端运行ipynb文件

打开工作目录路径中的某个自己创建的ipynb文件，如果刚打开文件时，界面右上角显示“内核就绪“（一段时间后消失）、有下图所示的标志且文件中单元格的代码可以正常运行，则说明在网页中可以正常使用jupyter notebook运行ipynb文件。
在这里插入图片描述

若在网页端对ipynb文件进行了修改，保存后，pycharm中查看该文件可以发现该文件已同步修改。

环境信息：python==3.11.4, jupyter=1.0.0, ipykernel=6.19.2, tornado=6.4.1

2.3 在pycharm窗口直接运行ipynb文件？[未成功]

需要先复制网址到浏览器、在浏览器中运行ipynb文件不如在pycharm窗口中直接运行ipynb文件方便。但是目前试了很多方法，都无法在pycharm窗口中直接运行jupyter notebook，只能在网页端运行。

试过的方法包括直接使用managed server和配置jupyter server，都遇到报错，未能解决。

2.3.1 直接使用managed server

若直接使用managed server，无法连接jupyter服务器，会出现如下报错信息，不懂是什么意思。

Connect to DESKTOP-xxxx:8889 [DESKTOP-xxxx/172.27.48.1, DESKTOP-xxxx/192.168.3.13, DESKTOP-xxxx/192.168.3.10, DESKTOP-xxxx/fe80:0:0:0:ea0f:7ecd:6717:1fb9%42, DESKTOP-xxxx/fe80:0:0:0:8fbf:8ab7:7778:7036%13, DESKTOP-xxxx/fe80:0:0:0:e19a:6625:31bc:f80c%12, DESKTOP-xxxx/fd62:fe1e:c324:8700:d01e:faeb:af2:c4a2, DESKTOP-xxxx/fd62:fe1e:c324:8700:7d0:ca8f:4bde:9c9a] failed: Connection refused: connect

2.3.2 配置jupyter server

参考远程jupyter+pycharm配置（一）之安装与使用技巧，在配置jupyter servers时，不使用managed server、使用configured server，尝试输入的Jupyter Server URL有：

http://…:8889/（在2.1中得到）
http://…:8889?token=（”…“的内容写成了localhost或者127.0.01）
http://…:8889?token=xxxx（”…“的内容写成了localhost或者127.0.01）
http://…:8889/?token=xxxx（”…“的内容写成了localhost或者127.0.01）

点击Apply按钮后均得到Jupyter Server URL is malformed（格式不正确）的报错信息。文章Pycharm2023.1连接远程jupyter notebook遇到的问题的作者建议不要钻牛角尖。

经过多次尝试后，发现不管填写的Jupyter Server URL是什么，如果jupyter server还没有启动，这些URL都会被认为是”malformed“的。先在anaconda终端命令行中启动jupyter，再填写这个URL（写成http://....:8889（最后一个"/"可有可无；这个URL需要手动输入密码）或者http://....:8889?token=xxxx（这个URL不需要手动输入密码）），就不会再出现格式不正确的报错信息。

但是，配置完成jupyter server后，仍会弹出如下报错信息，暂时没找到解决方法。

Error with connection to Jupyter: server responded with 403 on Request(method=GET, uri=http://DESKTOP-IC2DEU6:8889/api/kernelspecs/, headers=[], body=null, redirectLimit=10, context=Context(mayInteractUi=true)). [200] was expected.

网上提到的解决方法有：

使用其他版本的Pycharm
修改tornado版本为5.1.1（对应的python版本也要修改，与5.1.1的tornado适配的python版本是3.7）（参考文章Pycharm无法使用jupyter）

创建一个新的python虚拟环境尝试后无效。默认安装的tornado版本>6，此时只降低tornado版本甚至会出现在网页端无法连接内核的问题。

与5.1.1的tornado冲突的包有：terminado、notebook、jupyter-server、jupyter-client、ipykernal。感觉需要多个包版本协调才有可能克服这个问题，但是追溯起来有些复杂，暂时作罢。
修改tornado版本为4.5.3（问题同上）
修改ipykernel版本为4.5.2（问题同上）

三、安装R和R内核

3.1 安装R

安装R的过程可参考文章如何在 Pycharm 中高效使用 R 语言（图文详解）。

3.2 安装IRkernel

安装R后，打开R console，R console窗口如下图所示。
在这里插入图片描述
1、在R console中输入下方命令，安装IRkernel：

install.packages('IRkernel')

等待一段时间即安装完成。最终提示下载的二进制程序包在C:\Users\PC\AppData\Local\Temp\RtmpMNCSMh\downloaded_packages里

2、在R console中输入下方命令，在当前R安装中注册kernel：

IRkernel::installspec()

执行此命令后，会安装一个名为ir的内核。

3、在R console中输入下方命令，指定kernel安装范围为全系统（而不仅是当前用户）：

IRkernel::installspec(user = FALSE)

4、在anaconda终端命令行中（启动任一环境均可）使用下方命令检查当前jupyter可使用的内核，检查内核安装是否成功：

jupyter kernelspec list

如果列出的Available kernels中出现ir（如果先前使用过python，列表中一般还会有python3）即说明R内核安装成功。

此时启动jupyter，在网页端打开工作目录中的某个R语言编写的ipynb文件，如果默认使用的还是python3的内核（看界面右上角可知使用的内核），可以点击"kernel"->”Change kernel“->"R"更换内核为R内核。

参考：juypyter notebook安装 R核（IRkernel）

四、在pycharm中运行R语言文件

4.1 安装R相关的插件

在Pycharm中点击"Files"->“Settings”->“Plugins”->“Marketplace”，在搜索栏中搜索安装插件“R language for Intellij”。
在这里插入图片描述
等待一段时间后即可安装完成。

4.2 编辑R的环境变量

在windows中搜索环境变量，点击“环境变量”，选中系统变量的中“Path”，点击“编辑” ->“新建” ，将R安装的路径（具体到bin文件夹，如G:\Software\R\R-4.4.1\bin）添加进去。

参考：pycharm实现R语言运行环境安装配置的实现步骤

4.3 在Pycharm中配置R解释器

在Pycharm中点击"Files"->“Settings”->“Project: xxxx”->“R Settings”，在Project R Interpreter处添加（Add）R解释器，选择4.2中配置的R安装路径下的R.exe，即G:\Software\R\R-4.4.1\bin\R.exe。

此时出现提示：Unsupported R version: '4.4.1'. Do you want to continue?，点击继续，后续发现并不影响使用。

之后就可以在Pycharm中运行R语言程序了（虽然同样不能直接在Pycharm窗口中运行由R语言编写的ipynb文件，但是可以将其中的内容复制到R语言文件中运行）。