Windows Subsystem for LinuxとRStudio Server

Windows Subsystem for Linux (WSL) を使ってRStudio Serverを動かす。ついでに，RStanやPythonも。

星野祐司
立命館大学総合心理学部

1. Windows Subsystem for Linuxの設定

RStudio Serverがあると何かと便利ですので，Windows 11（バージョン 21H2）にWSLを組み込み，Ubuntu 22.04をインストールして、RStudio Serverを動かします。まず，WSLを組み込むためにWindowsの設定を変更します。

Windowsの設定を開き，アプリのオプション機能を選択します。さらに，Windowsのその他の機能をクリックし，「Windowsの機能の有効化または無効化」を開きます。「Linux 用 Windows サブシステム」と「仮想マシン プラットフォーム」にチェックを入れます。チェック後，パネルを閉じて Windows を再起動します。

WSLコマンドを使ってWSLを更新できます。Windowsのスタートを右クリックし，Windowsターミナル（管理者）を起動してアップデートします。

> wsl --update

2. Microsoft StoreからUbuntu 22.04をダウンロード

WSLにはバージョン1と2があります。WSL 1の状態でUbuntu 22.04をインストールすると不都合が生じるようなので，念のため，WSLコマンドを使ってバージョンの初期設定を2にしておきます。Windowsのスタートを右クリックし，Windowsターミナルを起動し，WSLコマンドを入力します。

> wsl --set-default-version 2

Microsoft StoreでUbuntuを検索すると，いくつかの異なるバージョンが見つかります。ここでは，Ubuntu 22.04をインストールします。

Ubuntu 22.04のインストールを始めると，しばらくして，「We are almost done.」が表示され，続いて，文字化けした画面（Select your language）が表示されますが，japaneseが選択されているようなので，右下の色が濃いボタンをクリックします。

Profile setup画面が表示されますので，ユーザ名とパスワードを入力します。Advanced Setup画面では何も変更せずに右下のSetupをクリックして続行します。しばらくするとSetup complete画面が表示されますので，Finishをクリックします。Ubuntu22.04が起動し，自動的にログインが完了します。

ここで，Ubuntu 22.04の更新作業を行います。

$ sudo apt update
$ sudo apt upgarade

3. Ubuntuの起動

インストールしたUbuntu 22.04は，Windowsのスタートからすべてのアプリを開いて，「Ubuntu 22.04 LTS」をクリックすれば起動します。あるいは，Windowsターミナルを起動し，メニュからUbuntu 22.04を選択すれば起動します。

Ubuntu側のファイルはWindowsから閲覧・操作することが可能です。エクスプローラーの左ペイン（ナビゲーションウィンドウ）にLinuxを選択します。あるいは，Windowsのスタートをクリックし，ファイルを指定して実行を選択し，「\\wsl$」を入力します。

WSLと一緒にWindows Subsystem for Linux WSLg Previewがインストールされています。WSL 2であれば，WSLg経由でGUIを利用できます。MicrosoftのページにはGUIを利用するいくつかのアプリのインストール方法が記載されています。

4. テキストエディター

Ubuntuにはviとnanoがインストールされています。

Visual Studio Codeがあればプログラミングには便利ですので，Microsoftのページを参考にしてインストールします。WindowsにインストールしたVisual Studio CodeをUbuntuから呼び出すことができるようになります。

5. aliasとシンボリックリンク

.bash_aliasesという名前のファイルを作成しaliasを記述しておくと，ログインとともに自動的にaliasが設定されます。エディタ―を使ってaliasの設定ファイル（.bash_aliases）を作成します。

$ vi .bash_aliases

ファイルを誤って削除しないようにaliasを設定します。

alias rm='rm -i'
alias cp='cp -i'
alias mv='mv -i'
alias ln='ln -i'

lsについてもaliasを設定して，見やすいようにすると便利でしょう。たとえば，

alias ll='ls -lh --color=auto'
alias la='ls -AF --color=auto'
alias ls='ls -F'

WSLのホームからWindowsのフォルダーへシンボリックリンクを作成し，作業フォルダーにすると便利です。ただし，Windowsのフォルダーではフォルダー名やファイル名の大文字・小文字を区別しません。Cドライブへのパスは/mnt/cです。たとえば，

$ ln -s /mnt/c/Users/ユーザーフォルダへのパス 新リンク名

6. 文字コード

WindowsとWSLでは標準の文字コードが異なりますので，文字コードの変換が必要になる場合があります。

$ sudo apt install nkf lv

nkfは文字コードを変更します。また行末のコードも変換してくれます。lv は less のシフトJIS版です。

たとえば，フォルダー内のRファイルをすべてUTF8に対応させるには，以下のようなコマンドをタイプして実行します。

$ find . -name '*.R' | xargs nkf --overwrite -w -Lu

ちなみに，Macを使って作成されたZipファイルをWindowsで展開するとファイル名が文字化けすることがありますが，WSL のunzipを使えば文字化けせずに展開できるようです。

7. Rのインストール

The Comprehensive R Arichive Networkのページを参考にR 4.2をインストールします。

$ wget -qO- https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc | sudo tee -a /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc 
$ sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran40/"
$ sudo apt install r-base

とりあえず，sudo を使って R を起動し，

$ sudo R

システム・ライブラリーのパッケージをアップデートします。

> update.packages()

8. RStudio Serverのインストール

RStudio Server をインストールではRStudio Serverのページを参考にします。Debian/Ubuntu のページを開き，Ubuntu 22向けの指示通りにインストールします。

$ sudo apt install gdebi-core
$ wget https://download2.rstudio.org/server/jammy/amd64/rstudio-server-2022.07.1-554-amd64.deb
$ sudo gdebi rstudio-server-2022.07.1-554-amd64.deb

Windows からWebブラウザーを起動してhttp://localhost:8787/にアクセスすれば，RStudioを利用できます。Ubuntuをログオフしても，RStudio Serverを終了していなければ RStudioを使うことができます。

RStudio Serverを終了するには，

$ sudo rstudio-server stop

RStudio Serverを起動するには，

$ sudo rstudio-server start

aliasを設定しておくと便利でしょう。たとえば，

$ alias rserver='sudo rstudio-server'

Windowsターミナルから呼び出すことも可能です。

> ubuntu2204 run sudo rstudio-server start
> start microsoft-edge:http://localhost:8787

RStudio ServerをWSLからアンインストールするには，

$ sudo apt remove rstudio-server

9. コピー&ペーストによるデータの読み込み

コピー&ペーストを使ってデータのやり取りができると便利なのですが，WSL 2だとうまくいきません。コピーしたデータが保存されているバファーを切り替える必要があるようです。まず，Ubuntuにxclipをインストールします。

$ sudo apt install xclip

バファー間でコピーを行った後にread.table()を呼び出すRの関数（readtable_clipboard()）を定義します。

> readtable_clipboard <- function(...) {system("xclip -sel c -o|xclip"); read.table("clipboard", ...)}

read.table("clipboard")の代わりにreadtable_clipboard()を使います。たとえば，

> dt <- readtable_clipboard(header=T)

10. ポートフォワーディング

WSL 2の場合，WSLに割り当てられるIPアドレスがパソコン本体のIPアドレスと異なりますので，他のパソコンからRStudio にアクセスするためにはポートフォワーディングの設定が必要になります。

WSL 2のIPアドレスを知るには， 

$ hostname -I

Windowsターミナルを使ってUbuntu 22.04に割り当てられたIPアドレスを知るには，

> ubuntu2204 run hostname -I

Windows側のIPアドレスを知るにはWindowsターミナルで，

> ipconfig

IPアドレスはIPv4アドレスの部分に表示されます。

ポートフォワーディングは，Windowsターミナルを管理者権限で起動して設定します。WindowsのIPアドレスが111.222.33.44，WSL 2のIPアドレスが123.45.67.8とすると，

> netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=111.222.33.44 listenport=8787 connectaddress=123.45.67.8 connectport=8787

他のパソコンからhttp://111.222.33.44:8787/とすればRStudioにアクセスできるようになりました。アクセスできるパソコンの範囲はネットワークの構成に依存します。

ポートフォワーディングを削除するには，Windowsターミナル（管理者）で，

> netsh interface portproxy delete v4tov4 listenaddress=111.222.33.44 listenport=8787

ポートフォワーディングの設定を表示させるには，Windowsターミナルで，

> netsh interface portproxy show all

11. tidyverseのインストール

Rを使ったデータ処理で利用されるtidyverseをRにインストールしようとすると，いくつかのエラーが表示され失敗します。そこで，必要とされるライブラリをUbuntuにインストールします。

$ sudo apt install libcurl4-openssl-dev
$ sudo apt install libssl-dev
$ sudo apt install libxml2-dev

これでインストールできるようになりました。

> install.packages("tidyverse")

12. RStanとCmdStanRのインストール

Bayes推定を行うRのパッケージをインストールしてみましょう。まず，RStanをインストールします。

> install.packages("rstan")

次に，Stanのページを参考に，CmdStanRをインストールします。

> install.packages("cmdstanr", repos = c("https://mc-stan.org/r-packages/", getOption("repos")))
> library(cmdstanr)
> install_cmdstan()

cmdstanのインストールが終了すると，以下のようなメッセージが表示されます。

* Finished installing CmdStan to /home/hoshino/.cmdstan/cmdstan-2.30.1
CmdStan path set to: /home/hoshino/.cmdstan/cmdstan-2.30.1

ホーム・ディレクトリの下に.cmdstanが作成され，その中にcmdstanがインストールされました。install_cmdstan()を実行することで，新しいcmdstanがインストールされます。

13. Pythonの編集・実行

RStudioを使ってPythonのソースコードを編集・実行できます。まず，reticulateパッケージを入れます。

> install.packages("reticulate")

次に，RStudioのメニューからToolsを選択し，Global Options...クリックします。Pythonから，Python interpreterを選択します。たとえば，/usr/bin/python3.10を選択し，Applyをクリックします。RStudioの再起動後，Python3のソースコードをRStudioで実行できるようになります。

14. Python用パケージの更新

Python3のパッケージをインストールするために，pip（別名はpip3）をインストールし，さらにpipを更新しましょう。

$ sudo apt install python3-pip
$ pip3 install -U pip

ここでUbuntuを一度ログオフし，再びログオンすると，$PATHの先頭に .local/binへのパスが付け加わっています。.local/binには更新されたpipがあります。

$ echo $PATH

次に，Python3のパッケージを更新するためのパッケージ（pip-review）をインストールし，パッケージを一括更新します。

$ pip3 install pip-review
$ pip-review --auto

すると，いくつかのエラーが表示されますので，必要なライブラリをUbuntuにインストールします。その後，再び，pip-review --autoを実行すると，無事にPython3のパッケージが更新されます。

$ sudo apt install libcairo2-dev pkg-config python3-dev
$ sudo apt install libgirepository1.0-dev
$ pip-review --auto

ついでに，分析でよく使われるパッケージをインストールしておきましょう。

$ pip3 install pandas
$ pip3 install matplotlib

14. Jupyter Labのインストール

RStudioを使ってPythonの編集作業ができるようになりましたが，Jupyter Labがあれば大変便利です。Jupyter Labはnode.jsを使うようですので，

$ sudo apt install nodejs
$ pip3 install jupyterlab

パソコンのブラウザーを使ってJupyter Labを使うためにはオプション（--no-browser）を指定して起動します。

$ jupyter lab --no-browser

すると，メッセージとともにトークンが表示されますので，トークン部分をコピー（選択して右クリック）しておきます。

パソコンのブラウザーを使ってhttp://localhost:8888/にアクセスすると，ログイン画面が表示されます。そこで，トークンと新規パスワードを入力し，Log in and set new passwordをクリックします。次回からは設定したパスワードを使ったログインが可能になります。

Jupyter Labの各種設定を行うための設定ファイルを作成しておくと便利です。

$ jupyter lab --generate-config

.jupyterフォルダ内にjupyter_lab_config.pyが作成されますので，このファイルをエディターを使って編集すれば設定を変更できます。たとえば，--no-browserと同じ意味の設定は，

c.LabServerApp.open_browser = False

他のパソコンからのアクセスを可能にするには，

c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'

2022年5月23日