从link获取JSON请求到R

的过程可以分为以下几个步骤：

1. 发起HTTP请求：使用R中的HTTP请求库，如httr包中的GET()函数，可以通过指定URL来发起HTTP请求。在请求中，需要指定请求的方法（GET、POST等）、请求头（headers）和请求体（body）等信息。
2. 接收HTTP响应：发起请求后，服务器会返回一个HTTP响应。使用R中的HTTP请求库，如httr包中的content()函数，可以接收并解析HTTP响应。可以通过指定响应的数据类型（如JSON）来自动解析响应内容。
3. 解析JSON数据：在接收到HTTP响应后，需要将响应中的JSON数据解析为R中的数据结构。可以使用R中的JSON解析库，如jsonlite包中的fromJSON()函数，将JSON数据解析为R中的列表、数据框等数据结构。
4. 数据处理和分析：一旦将JSON数据解析为R中的数据结构，就可以对数据进行处理和分析。根据具体需求，可以使用R中的各种数据处理和分析库，如dplyr、tidyr、ggplot2等。

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1. JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。它基于JavaScript的一个子集，但是可以被多种编程语言使用。JSON常用于Web应用程序中的数据传输。
2. HTTP（Hypertext Transfer Protocol）：一种用于传输超文本的应用层协议。它是Web的基础，用于客户端和服务器之间的通信。HTTP使用URL作为定位资源的标识符，并使用请求-响应模型。
3. R：一种用于数据分析和统计的编程语言和环境。R具有丰富的数据处理和分析库，适用于各种数据科学任务。
4. httr包：R中的一个HTTP请求库，提供了方便的函数来发起HTTP请求、接收HTTP响应和处理HTTP请求和响应的各种属性。
5. jsonlite包：R中的一个JSON解析库，提供了函数来解析JSON数据为R中的数据结构，并将R中的数据结构转换为JSON数据。
6. 数据处理和分析库：R中有许多用于数据处理和分析的库，如dplyr用于数据操作、tidyr用于数据整理、ggplot2用于数据可视化等。
7. 应用场景：从link获取JSON请求到R的过程可以应用于各种需要获取和处理JSON数据的场景，如Web数据抓取、API数据获取、数据分析等。

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