现有的Docker存储库

在创建任何东西之前，请确保您不会重新发明轮子，并为容器使用最佳的基本图像，因为您的工具链可能会节省大量时间。

使用Docopt软件包

在R中，我们在一个名为的软件包中也有一个不错的实现docopt， 由开发埃德温·德·琼斯（Edwin de Jonge）。检查一下教程在github上。

因此，让我们快速使用虚拟示例为我们的R脚本创建命令行界面。让我们转到统一的分配功能munif进入命令行工具。

当您查看帮助页面时munif，这是您要标记的关键信息。

用法runif（n，min = 0，max = 1）参数n观察数。如果长度（n）> 1，则长度为所需的数字。最小，最大分布的下限和上限。必须是有限的。

我将再添加一个参数以设置种子，以下是R脚本文件称为runif.r。

在Commadn行脚本的开头，我使用Docopt标准来编写工具帮助。

'用法：runif.r [-n =   -  min =  -max =  -seed = ]选项：-n = 观测数。如果长度（n）> 1，则长度为所需的数字[默认值：1]。-Min = 分布的下限。必须是有限的[默认值：0]。-max = 分布的上限。必须是有限的[默认值：1]。-seed =  set.seed（）函数的种子[默认值：1]'- >Doc图书馆（docopt）

让我们首先在R会话中进行一些测试，然后将其作为完整的功能命令行工具。

docopt（DOC）＃没有提供的Argumetns

## 8 ## $  -  -n的列表：chr“ 1” ## $  -  min：chr“ 0” ## $  -  max：chr“ 1” ## $  -  seed：chr“ 1”＃＃$ n：chr“ 1” ## $ min：chr“ 0” ## $ max：chr'1“ ## $ seed：chr” 1“ ## null

docopt（DOC，“ -n 10  -  min = 3  - 最大= 5”）

## 8 ## $  -  -n列表：chr“ 10” ## $  -  min：chr“ 3” ## $  -  max：chr“ 5” ## $  -  seed：chr“ 1”＃＃$ n：chr“ 10” ## $ min：chr“ 3” ## $ max：chr“ 5” ## $ seed：chr“ 1” ## null

看起来它有效，现在让我们为此命令行工具添加主函数脚本。

选择< -docopt（DOC）set.seed（选择$种子）munif（（n =as.integer（选择$ n），最小=as.numeric（选择$ min），max =as.numeric（选择$ max））

## [1] 0.2655087

在文件顶部添加Shebang，这是一个完整的示例runif.r命令行将是这样

＃！/usr/bin/rscript'用法：runif.r [-n =   -  min =  -max =  -seed = ]选项：-n = 观测数。如果长度（n）> 1，则长度为所需的数字[默认值：1]。-Min = 分布的下限。必须是有限的[默认值：0]。-max = 分布的上限。必须是有限的[默认值：1]。-seed =  set.seed（）函数的种子[默认值：1]'- >Doc图书馆（docopt）选择< -docopt（DOC）set.seed（选择$种子）munif（（n =as.integer（选择$ n），最小=as.numeric（选择$ min），max =as.numeric（选择$ max））

让我们测试此命令行。

$ runif.r  -   - 螺旋加载所需的包：方法用法：runif.r [-n =   -  min =  -max = -max =  -seed = ] options： --n = 观测数。如果长度（n）> 1，则长度为所需的数字[默认值：1]。-Min = 分布的下限。必须是有限的[默认值：0]。-max = 分布的上限。必须是有限的[默认值：1]。-seed =  set.seed（）函数的种子[默认值：1] $ runif.r加载所需包：方法[1] 0.2655087 $ runif.r加载所需的包装：方法[1] 0.2655087 $ runif.r-seed = 123 -n 10  -  min = 1 -max = 100加载所需的包装：方法[1] 29.470174 79.042208 41.488715 88.418723 94.106261 5.510093 53.282443 [8] 89.34948555.55920664.646.46.46.46.46.46.34.5559.559.559.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.666.46.h46. in

有关完整的示例，您可以检查我的github例子

使用Commandargs的快速命令行接口（位置和命名ARGS）

对于高级用户，请阅读另一个教程“创建docker容器和命令行界面（带有docopt）”，“ docopt”是构造命令行接口的更正式的方法，但是有一种快速的方法可以使用此处使用命令行界面。只是命令

假设我已经使用映射参数的位置有这样的r脚本

1. 数字
2. 最小
3. 最大限度

fl < -system.file（（“ Docker/Sevenbridges/SRC”，，，，“ runif2spin.r”，，，，软件包=“七桥”）猫（（读取线（fl），，sep ='\ n'）

＃'---＃'标题：“统一randome数字生成器示例”＃'输出：＃'html_document：＃'toc：true＃'number_sections：true＃'亮点：haddock＃'----＃'##摘要摘要报告＃'＃'这是一个randome编号生成器＃+ args < -  commandargs（true）r <-runif（n = as.integer（args [1]），min = as.numeric（args [2]），max =as.numeric（args [3]））头（r）摘要（r）hist（r）

忽略评论部分，稍后我将介绍旋转/stich。我的基本命令会像

rscript runif2spin.r 10 30 50

我只是以这种方式描述我的工具

图书馆（七桥）图书馆（readr）fd < -FILEDEF（（名称=“ runif.r”，，，，内容=read_file（fl））rbx < -工具（（id =“ munif”，，，，标签=“ munif”，，，，提示=要求（（Docker（（拉=“摇杆/R基本”），中央处理器（（1），mem（（2000），要求=要求（fd），basecommand =“ rscript runif.r”，，，，stdout =“ output.txt”，，，，输入=列表（（输入（（id =“数字”，，，，type =“整数”，，，，位置=1），输入（（id =“ min”，，，，type =“漂浮”，，，，位置=2），输入（（id =“最大限度”，，，，type =“漂浮”，，，，位置=3），输出=输出（（id =“随机的”，，，，Glob =“ output.txt”））

现在，将JSON复制到您的项目应用程序中，并将其运行在云中进行测试

命名论证怎么样？我仍然建议使用“ docopt”软件包，但以简单的方式。

fl < -system.file（（“ Docker/Sevenbridges/SRC”，，，，“ runif_args.r”，，，，软件包=“七桥”）猫（（读取线（fl），，sep ='\ n'）

读取（FL）中的警告：在'/tmp/rtmptcggrl/rinst3bc539754275/七桥/docker/docker/docker/sewbridges/src/runif_args.r'

＃'---＃'标题：“统一randome数字生成器示例”＃'输出：＃'html_document：＃'toc：true＃'number_sections：true＃'亮点：haddock＃'----＃'##摘要摘要报告＃'＃'这是一个randome编号生成器＃+ args <-commandargs（true）##快速hack to split split命名参数splitargs <-function（x）{res <-do.call（rbind，lapply，x，function（x，function（x，function）（i）{res <-strsplit（i，“ =”）[[1]] nm <-gsub（“  - +”，“”，res [1]）c（nm，res [2]）}）。r < -  res [，2] names（.r）< -  res [，1] .r} args <-splitargs（args）＃+ r <-runif（n = as.integer（args [args [“ n n”）），，，，最小=as.numeric（（args["min"]), max = as.numeric(args["max"])) summary(r) hist(r) write.csv(r, file = "out.csv")

rscript runif_args.r  -  -n = 10 -min = 30 -max = 50

我只是以这种方式描述我的工具，请注意，我使用独立= false并添加=在我的前缀中作为黑客。

图书馆（readr）fd < -FILEDEF（（名称=“ runif.r”，，，，内容=read_file（fl））rbx < -工具（（id =“ munif”，，，，标签=“ munif”，，，，提示=要求（（Docker（（拉=“摇杆/R基本”），中央处理器（（1），mem（（2000），要求=要求（fd），basecommand =“ rscript runif.r”，，，，stdout =“ output.txt”，，，，输入=列表（（输入（（id =“数字”，，，，type =“整数”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“ -n =”），输入（（id =“ min”，，，，type =“漂浮”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“  -  -Min =”），输入（（id =“最大限度”，，，，type =“漂浮”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“ -max =”），输出=输出（（id =“随机的”，，，，Glob =“ output.txt”））

快速报告：旋转和stich

替代方案，您可以使用Knitr的旋转/stich来直接从具有特殊格式的Rscript生成报告。例如，让我们使用上面的示例

fl < -system.file（（“ Docker/Sevenbridges/SRC”，，，，“ runif_args.r”，，，，软件包=“七桥”）猫（（读取线（fl），，sep ='\ n'）

读取（FL）中的警告：在'/tmp/rtmptcggrl/rinst3bc539754275/七桥/docker/docker/docker/sewbridges/src/runif_args.r'

＃'---＃'标题：“统一randome数字生成器示例”＃'输出：＃'html_document：＃'toc：true＃'number_sections：true＃'亮点：haddock＃'----＃'##摘要摘要报告＃'＃'这是一个randome编号生成器＃+ args <-commandargs（true）##快速hack to split split命名参数splitargs <-function（x）{res <-do.call（rbind，lapply，x，function（x，function（x，function）（i）{res <-strsplit（i，“ =”）[[1]] nm <-gsub（“  - +”，“”，res [1]）c（nm，res [2]）}）。r < -  res [，2] names（.r）< -  res [，1] .r} args <-splitargs（args）＃+ r <-runif（n = as.integer（args [args [“ n n”）），，，，最小=as.numeric（（args["min"]), max = as.numeric(args["max"])) summary(r) hist(r) write.csv(r, file = "out.csv")

你的命令就是这样

rscript -e“ rmarkdown ::渲染（knitr :: spin（'runif_args.r'，false））”  -  args -n = 100 -min = 30 -max = 50

因此，我用Docker Image描述了这样的工具摇滚歌手/Hadleyverse这款托里安人的Knitr和RmarkDown包。

图书馆（readr）fd < -FILEDEF（（名称=“ runif.r”，，，，内容=read_file（fl））rbx < -工具（（id =“ munif”，，，，标签=“ munif”，，，，提示=要求（（Docker（（拉=“摇滚歌手/Hadleyverse”），中央处理器（（1），mem（（2000），要求=要求（fd），basecommand =“ rscript -e\”rmarkDown ::渲染（knitr :: spin（'runif.r'，false））\”-  args”，，，，stdout =“ output.txt”，，，，输入=列表（（输入（（id =“数字”，，，，type =“整数”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“ -n =”），输入（（id =“ min”，，，，type =“漂浮”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“  -  -Min =”），输入（（id =“最大限度”，，，，type =“漂浮”，，，，独立=错误的，，，，前缀=“ -max =”），输出=列表（（输出（（id =“ stdout”，，，，type =“文件”，，，，Glob =“ output.txt”），输出（（id =“随机的”，，，，type =“文件”，，，，Glob =“*.csv”），输出（（id =“报告”，，，，type =“文件”，，，，Glob =“*.html”）））

您最终会得到报告

带有R Markdown（高级）的可执行报告

我们不能真正通过简单地放置一个可执行的rmarkDown文件

＃！/bin/bash/rscript

在您的降价中

当然，我们可以找到一种方法liftr或者尼特。但是rmarkDown允许您将参数传递到rmardown模板，请阅读本教程参数化报告。这并不能解决我想直接描述命令行接口中的问题。但是，这是替代方法：

创建一个命令行接口以传递参数从docopt到rmarkDown :: Render（）功能。这样，我们可以将尽可能多的参数从命令行接口传递到我们的rmarkDown模板中。

因此，我们走了，这里是更新的方法，这也是我用于另一个有关RNA-Seq工作流程的教程。

fl < -system.file（（“ Docker/Sevenbridges/SRC/”，，，，“ runif.r”，，，，软件包=“七桥”）

这是命令行接口的当前内容

＃！/usr/local/bin/rscript'用法：runif.r [ -  n =   -  min =  -max = -max =  -seed = ]选项： -n = 观测数。如果长度（n）> 1，则长度为所需的数字[默认值：1]。-Min = 分布的下限。必须是有限的[默认值：0]。-max = 分布的上限。必须是有限的[默认值：1]。-seed =  set.seed（）函数的种子[默认：1]' - > doc库（docopt）opts <-docopt（doc）##创建param List lst lst lst < -  list（n = as.integer）（选择$ n），最小=as.numeric（（opts$min), max = as.numeric(opts$max), seed = as.numeric(opts$seed)) ## execute your Rmarkdown with these parameters rmarkdown::render("/report/report.Rmd", BiocStyle::html_document(toc = TRUE), output_dir = ".", params = lst)

这是报告模板

--- title: "Uniform randome number generator example" output: BiocStyle::html_document: toc: true number_sections: true highlight: haddock css: style.css includes: in_header: logo.md params: seed: 1 n: 1 min:0 max：1 ---````{r style，echo = false，结果='asis'} biocstyle :: markdown（css.files =“ custom.css”）} set.seed（params $ seed）r <-runif（n = as.integer（params $ n），min = as.numeric（params $ min），max = as.numeric（params $ max））摘要（r）历史（r）``````````''