Colab에서 R 실행시 google drive와 연결하기

 

 

 

- 교육용으로 R스크립트를 적으려고 하는데 역시 바로 실행해서 이해할 수 있게  주피터나 코랩을 쓰는것이 가장 좋다는 생각이 들었다

- 주피터는 쓰고 있는데 콘다설치 등등 어려운점이 많고 코랩은 구글 아이디만 있으면 되니 더욱 간편하다

- 구글 드라이브와 연결은 되는게 결국 구글 드라이브에 있는 파일을 colab 세션에 다운받아서 사용하는 것으로 완벽한 동기화는 아닌듯 하다

 

 

1. 코랩에 구글 계정 연결 

 

2. R 환경에서의 colab session 만들기 

- https://colab.research.google.com/#create=true&language=r 로 접속하기

- ~.ipynb라고 되어있지만 아래 코맨드를 입력하면 4.2.0 버전의 R이 실행됨을 알 수 있음

3. google drive 연동하기 

- 참고 : https://towardsdatascience.com/access-google-drive-using-google-colab-running-an-r-kernel-3736db7835

Access Google Drive Using Google Colab Running an R Kernel

install.packages("googledrive")
library("googledrive")

# Check if is running in Colab and redefine is_interactive()
if (file.exists("/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/google/colab/_ipython.py")) {
  install.packages("R.utils")
  library("R.utils")
  library("httr")
  my_check <- function() {return(TRUE)}
  reassignInPackage("is_interactive", pkgName = "httr", my_check) 
  options(rlang_interactive=TRUE)
}

 

만약 위에가 다운로드 되지 않았으면 아래 스크립트 참고 

# If ts not available we need to install . put other packages if you need.
packages <- c("googledrive", "googlesheets4")
if (length(setdiff(packages, rownames(installed.packages()))) > 0) {
  install.packages(setdiff(packages, rownames(installed.packages())))  
}

library("googledrive")
library("googlesheets4")

 

 

이제 구글 드라이브와 계정을 연결시켜 보자

# call authentication forcing interactive login and save in cache. 
drive_auth(use_oob = TRUE, cache = TRUE)

일행시 링크가 뜨는데 그 링크안에 암호를 복사하여

Enter authorization code : 이후 빈 칸에 입력하면 된다

 

 

install.packages("httpuv")  #오래 걸림
library("httpuv")

getwd() #'/content'

현재 위치를 보면 colab session 안에 있는 content 디렉토리 안이다

 

 

 

이제 구글 드라이브에서 파일을 다운로드 해보자 

나는 google drive안에 R 폴더 안에 있는 lake.csv 파일을 가져오고 싶다 

# Download from google drive to Colab Session
x <- drive_get("~/R/lake.csv") # 내 google deive 폴더 안의 위치 
drive_download(x)

기본 colab에서 파일의 경로를 복사하여 다운할때는  '/drive/Mydrive/ ..' 부터 시작했는데

이와 동일한 내용을 그냥 '~'로 대체하여 사용 가능하다

 

 

csv파일을 읽어보자 

library(readr)  


lake <- read.csv("/content/lake.csv", header = TRUE, fileEncoding = "CP949", encoding = "UTF-8")
head(lake)

된다!

 

 

---

+) https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=chanlan_v&logNo=222295035354&parentCategoryNo=&categoryNo=41&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search 이 블로그를 보니 너무 불편해서 colab을 쓰시진 않는다고 하셨다

 

- 나 또한 다음날 다시 분석 하려고 보니 google drive연동도 다시해야 하고, 파일도 다시 다운 받아야 하는 불편함이 많았다 + 패키지 설치 오류

- 그냥 로컬 컴퓨터(개인 컴퓨터)에 r studio설치해서 계속적으로 사용하는것이 훨씬 좋아보이긴 한다

- 하지만 1회성 교육용으로는 좋다는거

 

 

+) 2022.06.21 그냥 colab으로 정리 하지 않기로 했다

패키지 설치시 r studio 서 안생기는 오류가 너무 많고, 패키지 다운시간도 느리다

그냥 머신러닝용도로만 적당한듯 싶다