作者：JJ Allaire
翻译：黄小伟，先后从事游戏、社交及金融数据研究及应用相关工作，目前就职网易杭州
一. 基础介绍
CRAN已于2018年3月21日收录reticulat包（1.6版本)，它包含了用于Python和R之间协同操作的全套工具，在R和Rstudio中均可使用。主要包括：
1）在R中支持多种方式调用Python。包括R Markdown、加载Python脚本、导入Python模块以及在R会话中交互式地使用Python。
2）实现R和Python对象之间的转换(例如R和Python数据框、R矩阵与NumPy数组之间)。
3）灵活绑定到不同版本的Python，包括虚拟环境和Conda环境。
在R会话中嵌入了Python会话，从而实现了无缝的、高性能的互操作性。如果你是使用Python进行某些工作的R开发人员或使用两种语言的数据科学团队的成员，那么reticulate包可以极大地简化你的工作流程!
二. 操作说明
1. reticulate包安装
install.packages("reticulate")
library("reticulate")
2. R Markdown中应用Python
reticulate包含一个用于R Markdown的Python引擎，具有以下功能：
1）可在R会话中嵌入的单个Python会话中，运行Python块。同时Python块之间的共享变量/状态。
2）可打印Python输出，包括matplotlib的图形输出。
3）可使用py对象访问R中Python块中创建的对象。
4）使用r对象从Python中访问在R块中创建的对象。
同时，内置了许多用于Python对象类型转换的方法，包括NumPy数组和Pandas数据框。 例如，你可以使用Pandas读取和操作数据，然后使用ggplot2轻松绘制Pandas数据框：
注释：加载安装reticulate时，默认情况下都会在R Markdown中启用Python引擎
3. 加载Python模块
可以使用函数：import() 导入任何Python模块并从R中调用它。例如，此代码导入Python os模块并调用函数：listdir()
library(reticulate)
os <- import("os")
os$listdir(".")
可以通过$运算符访问Python模块和类中的函数和其他数据（类似于与R列表，环境或引用类进行交互的方式）
4. 载入Python脚本
可以使用函数：source_python()获取任何Python脚本，就像使用R脚本一样。如果你有以下Python脚本：flights.py
import pandas
def read_flights(file):
flights = pandas.read_csv("flights.csv")
flights = flights[flights['dest'] == "ORD"]
flights = flights[['carrier', 'dep_delay', 'arr_delay']]
flights = flights.dropna()
return flights
然后，你可以编写脚本源代码并按如下所示调用函数：read_flights()
source_python("flights.py")
flights <- read_flights("flights.csv")
library(ggplot2)
ggplot(flights, aes(carrier, arr_delay)) + geom_point() + geom_jitter()
5. Python REPL
如果你想以交互方式使用Python，则可以调用函数：repl_python()，该函数提供了嵌入在R会话中的Python REPL。 在Python REPL中创建的对象，可以通过reticulate导出py对象，并在R中进行调用。 例如：
在Python REPL中输入exit以返回到R提示符。同时，Python代码还可以使用r对象访问R会话中的对象（例如r.flights）
6. 类型转换
当调用Python时，R数据类型会自动转换为它们等效的Python类型。 当值从Python返回到R时，它们会被转换回R类型。 类型转换如下：
如果返回自定义类的Python对象，则返回该对象的R引用。
7. 更多学习
reticulate网站(https://rstudio.github.io/reticulate/) 包括了使用该软件包的详细文档，主要包括：
1）Calling Python from R : 介绍从R访问Python对象的各种方法以及可用于更高级的交互和转换行为的函数。
2）R Markdown Python Engine : 提供有关在R Markdown文档中使用Python块的详细信息，包括如何从R块调用Python代码，反之亦然。
3）Python Version Configuration Python版本配置 : 描述用于确定R会话中使用哪个版本的Python的工具。
4）Installing Python Packages : 有关从PyPI或Conda安装Python软件包的文档，以及使用virtualenvs和Conda环境管理软件包安装的文档。
5）Using reticulate in an R Package : 在R软件包中使用reticulate的准则和最佳实践。
6）Arrays in R and Python : 深层次讨论R和Python中数组之间的差异以及对转换和互操作性的影响。
参考资料：
1.reticulate网站: https://rstudio.github.io/reticulate/
2.源码学习: https://github.com/rstudio/reticulate
3.问题反馈: https://github.com/rstudio/reticulate/issues
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