“

想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！

”

写

在前面

相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括：

R 在 Linux 中使用并行计算包 Parallel 更快，因为 R 可以直接调用 Linux 内核中的 fork 功能复制 N 个“一摸一样”的线程，但是在 Window 中，fork 并不被支持，想要创建多线程，就必须先创建一个主线程，然后再创建从线程，比较麻烦。体现在使用过程中，我们可以在 Linux 中直接使用 mcapply 进行多线程操作，但是在 Windows 中，我们必须提前创建 worker，然后再初始化，然后才能调用多线程函数。

有些包没有 Windows 版本。 对于 Python 和 R 双修的同学，一个迫切的需求就是能够在同一个 jupyter 笔记本中调用两种语言，但是很可惜，完成两种语言互相调用的神包rpy2 并没有官方的 Windows 版本。此外，R 中最好的数据处理包 data.table，也只有在 Linux 中才有对应的 Python 版本。

有些软件没有 Windows 版本。 比如使用最广泛的基于内存的键值数据库 Redis，以及 Jupyterhub。

虚

拟机

“

然而，除非是职业开发者，将主力操作系统完全转移到 Linux 可能是一件得不偿失的事。此时一个常见的折衷办法是使用虚拟机，不过虚拟机本身也很有很多问题

”

虚拟机资源开销巨大。原来就捉襟见肘的内存和硬盘，开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了（别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中！）此外，虚拟机还会挤占 CPU 资源 （用 MacOS的同学一定深有体会）。本来我们期望的是 Linux 中的 R 能带来更好的并行运算效率，但是虚拟机不光吃掉了 Linux 带来的效率优势，性能更可能还不如在 Windows 版本。

虚拟机访问宿主系统资源比较麻烦。举个例子，假如我们在虚拟机中创建了很多数据集，但是突然有一天我们想要用 Office 打开，这时我们只能把这些数据从虚拟机中复制到宿主机中。明明只是想查看一个文件，结果却不得不在两个系统中复制一遍。可以说，虚拟机最大的缺点在于 虚拟机和宿主机无法操作“同一个”文件。 背后的原因在于，虚拟机对于宿主系统来说是个外来者，因此虚拟机中的系统想要访问 Internet 或者宿主系统中的文件，就必须使用某种技巧“在宿主系统的防火墙中打一个洞”。

解

决

那么有没有什么办法可以让我们同时享受 Linux 带来的效率和 Window 给我们带来的便捷呢？答案就是微软在 Win10 中推出的 Linux 子系统 WSL（Windows Subsystem for Linux）！Win10 中的这个 Linux 子系统并不是虚拟机，而是和 Win10 并行的子系统，你可以用它可以完成 Linux 能做的“几乎”所有事，包括 bash。

根据官方文档，相对于虚拟机，WSL 的优点是：

……WSL 需要更少的资源（CPU, 内存，硬盘）。WSL 能够让你在 Windows 命令行中直接运行 Linux 命令，并且直接访问你在 Windows 中的资源。因此，你能同时使用 Linux 和 Windows 中的工具对同一组文件进行操作！

前

方高能

“

温馨提醒：本教程适合对于 Linux 有基本了解的读者（比如知道什么是 bash，什么是 curl 命令等）。当然 Linux 零基础的读者按照教程也可以顺利安装，但由于 WSL 没有图形界面，只能通过命令行运行，因此第一次使用可能会比较陌生。

”

Okay，那就让我们直接进入正题：和在Win10中使用Linux版本的R和Python

启用 Linux 子系统

1. 在微软商店下载 Linux 子系统

打开 Win10 的微软商店，搜索“Linux”，我们会发现微软已经为我们提供了众多的 Linux 发行版本。选择你需要的版本，如果你不知道选哪个，就选 Ubuntu 吧。选好后点击安装。

2. 在 Win10 中开启 Linux 子系统
在 Win10 的搜索栏中（也可以通过按 Win 键调出）输入“windows 功能”。

勾选“Linux子系统”这栏。顺带一提，列表中的“Hyper-V”是 Win10 自带的虚拟机，微软的 Azure 就是基于自家 Hyper-V 技术。

成功安装完之后，我们可以在开始菜单中看到“Ubuntu”（假如我们安装的是Ubuntu）

安装 Jupyter 和 Python

如果你的任务是科研或者数据科学，那么大猫强烈推荐 Jupyter + R/Python 的组合。在这里我们采用如下安装策略：先安装 Linux 版的Anconda，期间 Python 和 Jupyter 会自动安装。然后我们再单独安装 R。

首先我们在开始菜单中点击 Ubuntu，调出 Linux 命令行。如果我们是第一次运行 WSL，那么会被提示建立一个新的账号：

成功建立账号后，我们运行一下程序把 Linux 里的包更新到最新版本：

sudo apt update &&

sudo apt upgrade ```

更新完之后，我们开始下载 Anaconda。首先去 Anaconda 的官网找到最新版本的网址（repo.continuum.io/archive/）。

大多数情况下，我们会安装 Python3 64位 版本，也就是图中框出来的那个。复制下他的地址，这里为 https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

运行以下wget命令，下载安装文件：

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

“

Linux 会把安装文件默认下载到当前文件夹，如果要改变文件夹，请自行调整。

”

运行以下命令，进行安装：

bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

测试是否安装成功。在 Linux 命令行中输入 jupyter lab，然后在 Windows 中使用浏览器打开 locolhost:8888（默认端口为8888）。如果你的 Linux 命令行出现类似信息：

并且浏览器返回：

恭喜你！你已经成功在 Linux 子系统中创建了一个 Jupyter 服务器并且在 Windows 中直接访问了！

安装 R （Linux）

大猫强烈推荐使用微软的 Microsoft R Open。MRO不仅和原生R百分之百兼容，更增加了英特尔多线程库，大幅提升了计算能力。我们打开这个（mran.microsoft.com/download）网址，找到 MRO 的下载链接：

使用以下命令下载：

wget https://mran.blob.core.windows.net/install/mro/3.5.1/microsoft-r-open-3.5.1.tar.gz

进入下载文件所在目录，运行以下命令解压安装包：

tar -xf microsoft-r-open-3.5.1.tar.gz

解压完成后，会出现一个 microsoft-r-open 文件夹，通过以下命令进入这个文件夹：

cd microsoft-r-open/

使用以下命令安装：

sudo ./install.sh

如果你使用的是 Ubuntu 18.04 版本，那么你还需要安装 libpng12 这个包，运行以下命令：

wget https://mirrors.kernel.org/ubuntu/pool/main/libp/libpng/libpng12-0_1.2.54-1ubuntu1_amd64.debdpkg -i libpng12-01_1.2.54-1ubuntu1_amd64.deb

恭喜你，MRO 安装成功！这时如果你在命令行中直接键入 R，你就会看到如下启动画面：

在 Jupyter 中配置 R（Linux）

最后一步，我们需要把 R 配置到 Jupyter 中。

1. 安装 devtools
继续上一步，在 Linux 命令行中打开 R 后，运行我们熟悉的 install.packages('devtools')来安装包。

2. 安装 IRKernel
运行以下命令安装：

library(devtools) options(unzip = "internal") devtools::install_github('IRKernel/IRkernel')

3. 在 Jupyter 中配置 IRKernel
在 R 的命令行中，运行以下命令：

IRkernel::installspec(name = 'ir35', displayname = 'MRO-3.5.1')

这里 displayname 设置为你容易识别的名字即可。

最后来看一下成果吧！

完

结撒花

经历了那么多，现在我们终于可以自豪的宣布：老纸在 Windows 中不依赖虚拟机就搭建了一个 R 和 Python 的 Linux-Jupyter 服务器！ 别忘了，在windows系统中你还能搭建另一个 Jupyter 服务器，也就是说，你现在已经左拥右抱，走向人生巅峰了！

双倍的系统，是否给你双倍的快乐呢？