Variabili reattive

Casi di studio: creare applicazioni web con Shiny in R

Dean Attali

Shiny Consultant

Duplicazione del codice

data <- gapminder
data <- subset(
    data,
    lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
    data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
   )
}

Duplicato 3 volte
1. renderTable()
2. renderPlot()
3. downloadHandler()

Le variabili reattive riducono la duplicazione

Codice duplicato ⇒ più punti da mantenere
- Quando il codice va aggiornato
- Quando vanno corretti bug
Facile dimenticarne uno, generando bug
Usa variabili reactive() invece di duplicare codice

Variabili reattive

output$my_table <- renderTable({
    data <- gapminder
    data <- subset(
        data,
        lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
})

my_data <- reactive({

  data <- gapminder
  data <- subset(
         data,
         lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
     )

})

output$my_table <- renderTable({
    my_data()
})

Caching delle variabili reattive

Le variabili reattive fanno caching del valore
Ricordano il proprio valore
Non rieseguono se le dipendenze non cambiano

Caching delle variabili reattive

  output$table <- renderTable({
      fit_model(input$num)
  })

  output$plot <- renderPlot({
      ggplot(
        fit_model(input$num), ...)
  })

fit_model() impiega 5s
fit_model() chiamata due volte = 10s

x <- reactive({
    fit_model(input$num)
})

output$table <- renderTable({
    x()
})

output$plot <- renderPlot({
    ggplot(x(), ...)
})

x() chiamata due volte, il codice dentro x gira una sola volta
fit_model() chiamata una volta = 5s

Le variabili reattive sono lazy

Variabile lazy = calcolata solo quando serve il valore

x <- reactive({
    fit_model(input$num)
})

output$download <- downloadHandler(
    filename = "x.csv",
    content = function(file) {
        write.csv(x(), file)
    }
)

x() gira solo quando si avvia il download, non a ogni cambio di input$num

Passiamo alla pratica !

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