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lintr diagstic support in Docker / remote servers (just by file content)

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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
docker, r
Ambito
devtools

Direzione di ricerca

L’issue indica una configurazione di R language server e diagnostica di lintr, ma non include file del repository né test. Riproduci la configurazione Docker con il comando mostrato, quindi traccia il modo in cui la diagnostica passa il percorso dell’host a lintr; il lavoro è completato quando la diagnostica può essere eseguita dal contenuto del file quando il percorso è assente nel container del server.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I set up my r studio environment through Docker. You can find my setup here: https://github.com/LumaKernel/luma-r-env.

I'm now configuring r language server like with following:

lspconfig.r_language_server.setup {
  cmd = { 'docker', 'exec', '-i', 'luma-r', 'R', '--no-echo', '-e', 'languageserver::run()' },
}

(This is configured by lspconfig, but not the essential for this issue)

And I will get the error:

Image

Diagnostics:
Failed to run diagnostics: ! in callr subprocess.
Caused by error:
! Linter 'object_length_linter' failed in /Users/luma/foo.R: path[1]="/Users/luma/foo.R": No such file or directory

Yes, there's no such file in the container. Lintr seems invoked as like lintr('/Users/luma/foo.R') but in the server side.

Other features like hover on functions seem working.

Lingua principale
R
Stelle
675
Fork
118
Merge medio
1g 11h
PR unite (30g)
11

Preparare l'ambiente

Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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