docker-R语言多版本安装，在python中使用R容器执行脚本 .env# 新增R版本 4.2.1 R_NAME_421=r_4_2_1 # 容器/镜像 名称 R_VERSION_421=4.2.1 # 版本号 R_PORT_421=8780 # 新增R版本 4.3.0 R_NAME_430=r_4_3_0 R_VERSION_430=4.3.0 R_PORT_430=8781 # 新增R版本 4.4.2 R_NAME_442=r_4_4_2 R_VERSION_442=4.4.2 R_PORT_442=8782docker-compose.yml # R 服务 4.2.1 r_4_2_1: build: context: . dockerfile: ${R_DOCKERFILE} # dockerfile公共文件 args: FROM_IMAGE: rocker/r-ver:${R_VERSION_421} # 指定镜像版本 R_BIOC_MIRROR: ${R_BIOC_MIRROR} # 公共 镜像源 R_CRAN: ${R_CRAN} container_name: ${R_NAME_421} # 指定版本名称 image: ${R_NAME_421}-image # 指定镜像名称 ports: - "${R_PORT_421}:${R_PORT_421}" # 指定端口 volumes: - ./R:/workspace/R - ./static/matrix:/workspace/static/matrix - .env:/workspace/.env # 挂载 .env 文件 #- ./store/docker/r-library/${R_NAME_442}:/usr/local/lib/R/site-library # 持久化 R 包的安装位置 environment: - R_HOME=/usr/local/lib/R command: Rscript R/http/start.R # 启动API服务 restart: unless-stopped networks: - backend # R 服务 4.3.0 r_4_3_0: build: context: . dockerfile: ${R_DOCKERFILE} # dockerfile公共文件 args: FROM_IMAGE: rocker/r-ver:${R_VERSION_430} # 指定镜像版本 R_BIOC_MIRROR: ${R_BIOC_MIRROR} # 公共 镜像源 R_CRAN: ${R_CRAN} container_name: ${R_NAME_430} # 指定版本名称 image: ${R_NAME_430}-image # 指定镜像名称 ports: - "${R_PORT_430}:${R_PORT_430}" # 指定端口 volumes: - ./R:/workspace/R - ./static/matrix:/workspace/static/matrix - .env:/workspace/.env # 挂载 .env 文件 #- ./store/docker/r-library/${R_NAME_430}:/usr/local/lib/R/site-library # 持久化 R 包的安装位置 environment: - R_HOME=/usr/local/lib/R command: Rscript R/http/start.R # 启动API服务 restart: unless-stopped networks: - backend # R 服务 4.4.2 r_4_4_2: build: context: . dockerfile: ${R_DOCKERFILE} # dockerfile公共文件 args: FROM_IMAGE: rocker/r-ver:${R_VERSION_442} # 指定镜像版本 R_BIOC_MIRROR: ${R_BIOC_MIRROR} # 公共 镜像源 R_CRAN: ${R_CRAN} container_name: ${R_NAME_442} # 指定版本名称 image: ${R_NAME_442}-image # 指定镜像名称 ports: - "${R_PORT_442}:${R_PORT_442}" # 指定端口 volumes: - ./R:/workspace/R - ./static/matrix:/workspace/static/matrix - .env:/workspace/.env # 挂载 .env 文件 #- ./store/docker/r-library/${R_VERSION_442}:/usr/local/lib/R/site-library # 持久化 R 包的安装位置 environment: - R_HOME=/usr/local/lib/R command: Rscript R/http/start.R # 启动API服务 restart: unless-stopped networks: - backend dockerfileARG FROM_IMAGE=rocker/r-ver:4.4.1 FROM ${FROM_IMAGE} ARG R_BIOC_MIRROR=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor ARG R_CRAN=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ # 设置镜像源为清华大学的 CRAN 镜像和 Bioconductor 镜像 RUN echo "options(BioC_mirror = '${R_BIOC_MIRROR}')" >> /usr/local/lib/R/etc/Rprofile.site RUN echo "options(repos = c(CRAN = '${R_CRAN}'))" >> /usr/local/lib/R/etc/Rprofile.site ## 安装系统依赖包 RUN sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/|' /etc/apt/sources.list && \ apt-get update && \ apt-get install -y \ libcurl4-openssl-dev \ libssl-dev \ libxml2-dev \ libfontconfig1-dev \ libharfbuzz-dev \ libfribidi-dev \ libpango1.0-dev \ libx11-dev \ libxt-dev \ libjpeg-dev \ libpng-dev \ libtiff-dev \ libbz2-dev \ libsodium-dev \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ # 安装中文字体 RUN apt-get update && apt-get install -y fonts-wqy-zenhei fonts-wqy-microhei ttf-mscorefonts-installer fontconfig # 查看系统中的中文字体：fc-list :lang=zh # 报错：dpkg 进程被中断了； 修复：dpkg --configure -a ## 设定工作目录 WORKDIR /workspace ## 常用包安装脚本 COPY R/docker/install_packages.R /workspace/install_packages.R # 验证文件是否被成功复制 RUN ls -l /workspace/install_packages.R ## 执行(耗时) RUN Rscript /workspace/install_packages.R ## 设定工作目录 WORKDIR /workspace # ## 保持容器在后台运行 CMD ["tail", "-f", "/dev/null"] install_packages.R # 安装常用的包 install.packages('pheatmap') install.packages('BiocManager') options(timeout = 600) install_missing_packages <- function(packages) { if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) { install.packages("BiocManager") } for (package in packages) { if (!requireNamespace(package, quietly = TRUE)) { cat(paste("开始安装", package, "...\n")) BiocManager::install(package, ask = FALSE) } else { cat(paste( packageVersion(package), package, "已安装.\n" )) } } } # 安装常用的包 packages <- c('GEOquery', 'ggplot2', 'readxl', 'readr', 'openxlsx', 'dplyr', 'clusterProfiler', 'limma', 'DESeq2', 'ggtree', 'org.Hs.eg.db','org.Mm.eg.db','org.Rn.eg.db','GOplot','stringr', 'enrichplot', 'treeio', 'WGCNA', 'igraph','plumber','jsonlite','dotenv','remotes') # 安装缺失的 R 包 install_missing_packages(packages) # 针对某个版本中的某些包进行检测安装 r_version <- getRversion() cat(paste("检测R版本", r_version , "...\n")) if(r_version == "4.2.1"){ if (!requireNamespace("ggtree", quietly = TRUE)) { remotes::install_github("YuLab-SMU/ggtree") } if (!requireNamespace("clusterProfiler", quietly = TRUE)) { remotes::install_github("ctlab/fgsea") BiocManager::install("clusterProfiler") } } if(r_version == "4.3.0"){ if (!requireNamespace("ggtree", quietly = TRUE) && !requireNamespace("limma", quietly = TRUE) && !requireNamespace("org.Hs.eg.db", quietly = TRUE) ) { options(BioC_mirror = "https://bioconductor.org") install_missing_packages(packages) } if (!requireNamespace("ggtree", quietly = TRUE)) { remotes::install_github("YuLab-SMU/ggtree") } if (!requireNamespace("clusterProfiler", quietly = TRUE)) { remotes::install_github("ctlab/fgsea") BiocManager::install("clusterProfiler") } } 如何在Python中使用R容器，执行R脚本？搭建好后可以通过接口的方式运行R脚本也可以使用py-docker操作容器（线上可能需要挂载docker守护进程）接口服务http.R if (!requireNamespace("plumber", quietly = TRUE)) { cat(paste("开始安装", "plumber", "...\n")) BiocManager::install("plumber", ask = FALSE) } if (!requireNamespace("jsonlite", quietly = TRUE)) { cat(paste("开始安装", "jsonlite", "...\n")) BiocManager::install("jsonlite", ask = FALSE) } if (!requireNamespace("dotenv", quietly = TRUE)) { cat(paste("开始安装", "dotenv", "...\n")) BiocManager::install("dotenv", ask = FALSE) } cat("当前工作目录",getwd(),"\n") # 加载 dotenv 包 library(dotenv) library(plumber) # 读取 .env 文件 load_dot_env(".env") #print(Sys.getenv()) # 获取 R 版本号 r_version <- getRversion() cat("R版本:", as.character(r_version), "\n") # 将 R 版本号转换为 .env 文件中的键名格式 例如：4.2.1 -> 421 r_version_key <- gsub("\\.", "", as.character(r_version)) # 构建端口号的键名 port_key <- paste0("R_PORT_", r_version_key) # 从 .env 文件中获取端口号 port <- as.integer(Sys.getenv(port_key)) if (is.na(port)) { # 如果端口号不存在，使用默认端口 port <- 8006 # 默认端口 warning("未找到当前R版本的端口配置(",port_key,") 使用默认端口：", port) }else{ cat("找到当前 R 版本的端口配置：", port, "\n") } # 创建 plumber API pr <- plumb("R/http/app.R") # 启动 plumber 服务 pr$run(host = "0.0.0.0", port = port) app.Rlibrary(jsonlite) # 定义一个 API 端点，执行 R 脚本 #* 执行 R 脚本 #* @post /run_r_script function(req, script = "", param = "") { # 调用执行脚本的函数 result <- run_script(script, param) return(result) } #* 执行系统命令 post #* @post /run_command function(req, command = "") { if (command == "") { return(list(code = unbox(0),msg = unbox("未提供命令") )) } # 执行系统命令 result <- tryCatch({ output <- system(command, intern = TRUE) list(code = unbox(1), msg = unbox("命令执行成功"), data = output) }, error = function(e) { list(code = unbox(0), msg = unbox(e$message) ) }) return(result) } # 执行 R 脚本的函数 run_script <- function(script_path, params) { setwd("/workspace") # 检查脚本文件是否存在 if (!file.exists(script_path)) { return( list( code = unbox(0), msg = unbox("脚本文件不存在"), data = getwd() )) } # 将参数转换为 R 对象 #params <- jsonlite::fromJSON(params) # 构造命令行 command <- paste("Rscript", script_path, shQuote(params)) # 在独立环境中执行脚本 result <- tryCatch({ #run_result <- source(script_path) # 执行结果 run_result <- system(command, intern = TRUE) print(run_result) # 获取退出状态 exit_status <- attr(run_result, "status") exit_status <- ifelse(is.null(exit_status), 0, exit_status) print(cat("退出状态：",exit_status,"\n")) if(exit_status == 1){ # 将 run_result 转换为字符串 result_string <- paste(run_result, collapse = "\n") #print(result_string) list( code = unbox(0), # 使用 unbox() 将 code 转换为标量值 msg = unbox(result_string), data = run_result, # 捕获的输出 output = params ) }else{ #run_result <- capture.output(source(script_path)) list( code = unbox(1), # 使用 unbox() 将 code 转换为标量值 msg = unbox("脚本执行成功"), data = run_result, # 捕获的输出 output = params ) } }, error = function(e) { print(e) list( code = unbox(0), msg = unbox("脚本执行失败"), data = NULL, output = unbox(e$message) ) }) return(result) }