我正在使用闪亮构建一个Web应用程序,我不确定如何最好地构建应用程序,因为输入依赖于数据,输出(图表)依赖于基于输入的聚合数据。
我试图想出一个简单的应用来重现问题。我的设置更高级,与示例无关。假设您有一个产品系列并想分析销售情况。假设每天都创建一个数据集(我不是说数据结构是最优的,但它对于说明我的问题很有用)。现在,在应用程序中,从可用日期列表中选择一个日期,然后选择一个产品。日期仅限于可用数据的期间,产品列表仅限于在选定日期实际销售的产品。然后,我们希望绘制白天每小时的总销售额。
我将列出下面这样一个示例的代码,其中还创建了一些示例数据。对不起“长”代码。它有点工作,但我有一些担忧。
我的问题是:
1)我想知道事情的执行顺序,特别是首次加载应用程序时,以及每次输入更改时。同样,数据取决于第一输入,第二输入取决于数据。第三,计算用于图表的图表友好数据集。您可能会注意到错误会打印到控制台(并在浏览器中短暂闪烁),但是当值可用时,会进行更新并显示图表。这似乎不是最理想的。
2)当输入依赖于数据/服务器时,当前的最佳实践是什么.R?我看到了这个https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/shiny-discuss/JGJx5A3Ge-A,但似乎没有实现,即使这篇文章相当陈旧。
以下是两个文件的代码:
# ui.R
######
library(shiny)
shinyUI(pageWithSidebar(
headerPanel("New Application"),
sidebarPanel(
htmlOutput("dateInput"),
htmlOutput("prodInput")
),
mainPanel(
plotOutput("salesplot")
)
))
和
#server.R
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library(shiny)
library(filehash)
set.seed(1)
dates <- format(seq(Sys.Date() - 10, Sys.Date(), "days"), "%Y-%m-%d")
products <- LETTERS
prices <- sample(10:100, size = length(products), replace = TRUE)
names(prices) <- LETTERS
if (file.exists("exampledb")) {
db <- dbInit("exampledb")
} else {
dbCreate("exampledb")
db <- dbInit("exampledb")
for (d in dates) {
no.sales <- sample(50:100, size = 1)
x <- data.frame(
product = sample(products, size = no.sales, replace = TRUE)
,hour = sample(8:20, size = no.sales, replace = TRUE)
,order.size = sample(1:10, size = no.sales, replace = TRUE)
)
x$price <- prices[x$product]
dbInsert(db, paste0("sales", gsub("-", "", d)), x)
}
}
current <- reactiveValues()
shinyServer(function(input, output) {
inputDates <- reactive({
sort(strptime(unique(substr(names(db), 6, 13)), "%Y%m%d"))
})
output$dateInput <- renderUI({ dateInput(
inputId = "date",
label = "Choose hour",
min = min(inputDates()),
max = max(inputDates()),
format = "yyyy-mm-dd",
startview = "month",
weekstart = 0,
language = "en")
})
inputProducts <- reactive({
current$data <<- dbFetch(db, paste0("sales", format(input$date, "%Y%m%d")))
sort(unique(current$data$product))
})
output$prodInput <- renderUI({ selectInput(
inputId = "product",
label = "Choose Product",
choices = inputProducts(),
selected = 1)
})
output$salesplot <- renderPlot({
pdata <- aggregate(I(order.size*price) ~ hour,
data = subset(current$data, product == input$product),
FUN = sum)
colnames(pdata)[2] <- "value"
plot(value ~ hour, data = pdata, xlim = c(8, 20))
})
})
答案 0 :(得分:2)
这似乎是使用global.R的好地方。在ui.R和server.R之前读取global.R文件,因此您可以从ui和服务器都可以访问全局数据。