Question

我对反应性感到困惑，我希望你们其中一个人可以提供帮助。

当我在代码中使用eventReactive时，我包含了一个涉及变量rpcMatrix的计算，但不会返回。（相反，另一个变量DF_new会被返回。）我承认这是一种草率的做事方式，但我认为没有理由不这样做。

现在，变量RPC在observeEvent函数中定义。虽然RPC不是被动的，但我认为其值在observeEvent函数中会根据wb被动变量的states()更改而发生变化。当RPC发生变化时，我希望eventReactive函数会导致rpcMatrix在for循环中发生变化。

如果两个变量都在rpcMatrix中，RPC会根据eventReactive的变化进行更改吗？

我之所以避免使用reactive关键字，是因为在使用wb命令分配loadWorkbook时遇到了麻烦。非常感谢你的帮助。我希望我明白我的问题。

observeEvent(input$submit,{
   #NEXT 2 LINE ARE PERTINENT TO QUESTION: 

   wb <<- loadWorkbook(file =file.path(src,"www","State_Vectors",states()))
...
  RPC<<-read.xlsx(wb,sheet=1,startRow=1,cols=11)
})

data = eventReactive(input$submit,{
       ...
          DF_new<<- hot_to_r(input$tbl)

          *NEXT 2 LINES ARE PERTINENT TO QUESTION:
       rpcMatrix<<-as.data.frame(matrix(0, nrow= dim(as.matrix(category))[1], ncol =dim(as.matrix(category))[1]))
      for(i in 1:dim(category)[1]) #NTP
      {
        for(j in 1:dim(category)[1])
        {
          rpcMatrix[i,j]<<-as.matrix(RPC[i,1])
      }
      }
          DF_new<<-DF_new[,-c(1,2,6)] 
        }
       return(DF_new) 
        })

Answer 1

不能可靠地运作。这是有问题的，因为它需要在同一input$submit上触发的两个被动语句的特定执行顺序。虽然您可以设置一些优先级值，从而使其更频繁地工作，但优先级功能不可靠，并且非常不鼓励使用它。

但是这个＆＃34;执行顺序＆＃34;问题正是反应堆旨在解决的问题。我建议你考虑使用reactiveValues。

它们有两个主要特征：

反应性调用的长寿正如您现在可能已经意识到的那样，反应函数有自己的环境/范围，并且您在那里创建的变量不会存在。一种解决方法是使用<<-语句，但这是一个＆＃34;全局变量＆＃34;在R的功能世界中应该避免这种方法。它有很多问题。另一个reactiveValues可用于您在Shiny程序中创建的所有反应范围。它们正是您所需要的，以避免必须使用<<-语句来保护您的被动代码的调用状态。
反应效应作为额外的好处，它们会产生input$..变量所具有的相同类型的反应效果。这是一个非常强大的功能，意味着您可以创建一个完整的计算反应网 - 您可以在此处使用它。

所以我可能会推荐这样的方法：

rv <- reactiveValues(wb=NULL,RPC=NULL)

observeEvent(input$submit,{

   rv$wb <- loadWorkbook(file =file.path(src,"www","State_Vectors",states()))
   ...
   rv$RPC<-read.xlsx(rv$wb,sheet=1,startRow=1,cols=11)
})

data <- reactive({
      ...
      DF_new<- isolate(hot_to_r(input$tbl))

      rpcMatrix<-as.data.frame(matrix(0, nrow= dim(as.matrix(category))[1], 
                                         ncol =dim(as.matrix(category))[1]))
      for(i in 1:dim(category)[1]) #NTP
      {
        for(j in 1:dim(category)[1])
        {
          rpcMatrix[i,j]<-as.matrix(rv$RPC[i,1])
      }
    }
    DF_new<-DF_new[,-c(1,2,6)] 
  }
  return(DF_new) 
})

它的工作原理如下：

我们设置了一个名为reactiveValues的{{1}}列表来保留rv
现在，当RPC被触发时，工作簿将被加载，input$submit将会更改。
然后，当rv$RPC更改时，将触发被动data（如果用作data()）。

执行令是保证的，这就是我认为你想要的。

其他说明：

我认为你不希望在rv$RPC更改时触发它，所以我把它放在input$tbl中。这就是isolate对待它的方式。
我认为您从头开始计算eventReactive和DF_new，因此您不需要使用rpcMatrix运算符（正如HubertL在评论）。
例外情况是，如果您想在其他地方使用<<-和DF_new，例如显示它们以进行调试或其他事情。然后，您可以将其放在rpcMatrix中，然后在rv reactiveStatements和rv$DF_new中解决。
我不确定rv$rpcMatrix列表中是否需要wb，您可能只需要reactiveValues本地需要它。

通常也会observeEvent注意：

在反应范围之外，可以使用reactiveValues

reactiveValues

它是被动的元素（如上面的isolate(rv$NPC)），而不是根（即上面的rv$NPC不是被动的）
实际上并不需要使用NULL初始化rv语句中的变量，您可以为它们提供其他初始值，甚至可以将它们保留，并在它们用于分配时创建它们。但是当我看到我的程序列在那里时，我发现它有助于我理解我的程序。

澄清一起使用observeEvent和eventReactive

1 个答案: