响应式变量

案例研究：使用 R 的 Shiny 构建 Web 应用

Dean Attali

Shiny Consultant

代码重复

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

重复了 3 次
1. renderTable()
2. renderPlot()
3. downloadHandler()

响应式变量可减少代码重复

代码重复 ⇒ 需在多处维护
- 当需要更新代码时
- 当需要修复缺陷时
容易漏改，导致缺陷
用 reactive() 变量替代重复代码

响应式变量

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()
})

响应式变量的缓存

响应式变量会缓存其值
记住自己的值
依赖未变时不再运行

响应式变量的缓存

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

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

fit_model() 需 5 秒
调用 fit_model() 两次 = 10 秒

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

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

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

x() 调用两次，但 x 内部代码只运行一次
fit_model() 仅调用一次 = 5 秒

响应式变量是惰性的

惰性变量 = 仅在需要值时才计算

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

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

只有在请求下载时才运行 x()，而不是每次 input$num 变化

Passons à la pratique !

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