Question

我正在尝试使用runtime: shiny_prerendered构建一个数据密集，计算繁重的flex_dashboard。我希望所有计算和过滤都在服务器端完成，在客户端进行渲染。 Shiny_prerendered允许我节省客户端和服务器的启动时间。在下面，我做了一个简化的版本。我有一个很大的数据集（下面的faithful）。我正在根据客户的需求过滤数据。过滤后的数据应在仪表板的所有图表和结果中使用。我将库放在context="setup"的用户界面context="render"中（默认情况下不需要）。

我还想对按钮单击做出反应。所以我把 context="server"个两个eventReactive函数。一种用于数据过滤，另一种用于选择直方图箱。

最后，对于每个结果（图或表），我将renderPlot和renderTable放入输出变量 context="server"中将其显示在context="render"中。在里面渲染函数（图或表），我使用eventReactive函数来过滤数据（并获取箱数）。

faithful_filtered()进行过滤，并在下面的2 renderPlot内部被调用。 1-这是否意味着数据被过滤两次？ 2-操作是否完成两次？由于我的数据很大，所以我还有更多实际项目中的输出，那将是非常缓慢且低效的。 3-如果以上两个问题是肯定的，我该如何首先获得一个按钮以过滤数据，然后在所有要绘制的绘图和表格中使用该数据？

这是原型代码：

---
title: "test shiny_prerendered with button"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
editor_options: 
  chunk_output_type: console
runtime: shiny_prerendered 
---


```{r, include=FALSE, message=FALSE, context="setup"}
library(tidyverse)
library(flexdashboard)
library(plotly)
library(shiny)
library(knitr)
```

Input {.sidebar data-width=300}
-------------------------------------

```{r, echo=FALSE, context="render"}
sliderInput("bins", "Number of bins:", min = 1, max = 50, value = 30)
textInput("min_e", "min eruptions", min(faithful$eruptions))
textInput("max_e", "max eruptions", max(faithful$eruptions))
actionButton(inputId = "OK", label = "OK")
```

```{r, context="server"}
nbins = eventReactive(input$OK, {input$bins})
faithful_filtered = eventReactive(input$OK, {faithful %>% filter(eruptions>=input$min_e,
                                                                 eruptions<=input$max_e)})

```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Plot 1 - filter reactive, bin reactive

```{r, context="server"}
output$distPlot1 <- renderPlot({
  x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
  bins <- seq(min(x), max(x), length.out =  nbins() + 1)
  hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
})
```

```{r, echo=FALSE}
plotOutput("distPlot1")
```

### Plot 2 - twice the number of bins - filter reactive, bin is not

```{r, context="server"}
output$distPlot2 <- renderPlot({
  x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
  bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins*2 + 1)
  hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
})
```

```{r, echo=FALSE}
plotOutput("distPlot2")
```

### Table - filter reactive

```{r, message=FALSE, context="server"}
output$table = renderTable({
  head(faithful_filtered())
})

```

```{r, echo=FALSE}
tableOutput("table")
```

Answer 1

我的理解是：

初始化eventReactive时，数据仅过滤一次，然后，通过单击操作按钮
单击操作按钮时，我确实希望该操作执行一次，而不是两次。
因此，我认为该按钮的行为符合预期。

Reactive Log Visualizer是检查引擎盖下正在发生的事情的好地方。但是，在您当前的仪表板形式中（与rmarkdown一起使用shiny_prerendered），我无法使其运行。

仪表盘上的原始光泽效果如下所示：

library(tidyverse)
library(flexdashboard)
library(plotly)
library(shiny)
library(knitr)

shinyApp(ui = fluidPage(

  sidebarLayout(

    sidebarPanel(
      sliderInput("bins", "Number of bins:", min = 1, max = 50, value = 30),
      textInput("min_e", "min eruptions", min(faithful$eruptions)),
      textInput("max_e", "max eruptions", max(faithful$eruptions)),
      actionButton(inputId = "OK", label = "OK")
    ),

    mainPanel(
      fluidRow(
        column(4, plotOutput("distPlot1")),
        column(4, plotOutput("distPlot2")),
        column(4, tableOutput("table"))
    )

  )

)
),

  server = function(input, output) {

    nbins = eventReactive(input$OK, {input$bins})

    faithful_filtered = eventReactive(input$OK, {

      faithful %>% filter(eruptions >= input$min_e,
                          eruptions <= input$max_e)

      })

    output$distPlot1 <- renderPlot({
      x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
      bins <- seq(min(x), max(x), length.out =  nbins() + 1)
      hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
    })


    output$distPlot2 <- renderPlot({
      x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
      bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins*2 + 1)
      hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
    })

    output$table = renderTable({
      head(faithful_filtered())
    })


  }

)

您可以在此处运行反应式日志可视化器，但是-至少据我所知-要查看eventReactives中正在发生的事情并不容易。

我们可以使用reactive和isolate来重写仪表板：

library(tidyverse)
library(flexdashboard)
library(plotly)
library(shiny)
library(knitr)

shinyApp(ui = fluidPage(

  sidebarLayout(

    sidebarPanel(
      sliderInput("bins", "Number of bins:", min = 1, max = 50, value = 30),
      textInput("min_e", "min eruptions", min(faithful$eruptions)),
      textInput("max_e", "max eruptions", max(faithful$eruptions)),
      actionButton(inputId = "OK", label = "OK")
    ),

    mainPanel(
      fluidRow(
        column(4, plotOutput("distPlot1")),
        column(4, plotOutput("distPlot2")),
        column(4, tableOutput("table"))
    )

  )

)
),

  server = function(input, output) {

    nbins = reactive({input$OK
                     isolate(input$bins)})

     faithful_filtered = reactive({input$OK

      faithful %>% filter(eruptions >= isolate(input$min_e),
                          eruptions <= isolate(input$max_e))

      })

    output$distPlot1 <- renderPlot({
      x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
      bins <- seq(min(x), max(x), length.out =  nbins() + 1)
      hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
    })


    output$distPlot2 <- renderPlot({
      x <- faithful_filtered()[, 2]  # Old Faithful Geyser data
      bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins*2 + 1)
      hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
    })

    output$table = renderTable({
      head(faithful_filtered())
    })


  }

)

在这里，反应式日志可视化器基本上可以确认反应式仅在单击按钮后才执行。

我希望使用eventReactive的其他两种方法的行为几乎相同，但是我尚无法确定。

带有事件响应过滤功能的flex_dashboard shine_prerendered

1 个答案: