「R」Shiny：用户界面（二）输出控件

UI 中的输出控件创建了占位符，它随后被后端函数生成的内容所填充。与输入控件一样，输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID：如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot"，那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。

前端中每一个输出控件函数对与后端的一个 render 函数对应。Shiny 中有 3 类输出控件，对应你报告中经常会使用到的文本、表格和图形。

下面将向读者介绍前端输出控件的基础，以及与之相连的 render 函数。

首先载入 Shiny。

library(shiny)

文本

使用 textOutput() 和 verbatimTextOutput() 分别输出普通文本和固定的代码及控制台输出。

ui <- fluidPage(
  textOutput("text"),
  verbatimTextOutput("code")
)
server <- function(input, output, session) {
  ## 对应 textOutput()
  output$text <- renderText({
    "Hello friend!" 
  })
  ## 对应 verbatimTextOutput()
  output$code <- renderPrint({
    summary(1:10)
  })
}


shinyApp(ui, server)

注意，render 函数中的 {} 应对单行代码是非必须的。后端函数写为如下的形式显得更加紧凑。

server <- function(input, output, session) {
  output$text <- renderText("Hello friend!")
  output$code <- renderPrint(summary(1:10))
}

另外，这里两个 render* 函数的区别是：

• renderText() 显示代码返回的文本。
• renderPrint() 显示代码打印的文本。

为了帮助读者理解它们的区别，我们看下下面这个函数。该函数打印 a 和 b，并返回 "c"。R 中一个函数能够打印很多的东西，但只能返回单个值。

print_and_return <- function() {
  print("a")
  print("b")
  "c"
}
x <- print_and_return()
#> [1] "a"
#> [1] "b"
x
#> [1] "c"

表格

Shiny 中有两个办法以表格的形式展示数据框。

• tableOutput() 和 renderTable() 生成一个静态的数据表，一次性展示所有的数据。
• dataTableOutput() 和 renderDataTable() 生成一个动态表格，展示一个固定行数的表格以及相关的控件。

tableOutput() 对于小的、固定的汇总（如模型系数）非常有用，而 dataTableOutput() 更适用于你想要将完整的数据呈现给用户。

ui <- fluidPage(
  tableOutput("static"),
  dataTableOutput("dynamic")
)
server <- function(input, output, session) {
  output$static <- renderTable(head(mtcars))
  output$dynamic <- renderDataTable(mtcars, options = list(pageLength = 5))
}

shinyApp(ui, server)

图

任何类型的 R 图（基础、ggplot2 或其他）读者都可以使用 plotOutput() 和 renderPlot()：

ui <- fluidPage(
  plotOutput("plot", width = "400px")
)
server <- function(input, output, session) {
  output$plot <- renderPlot(plot(1:5))
}

shinyApp(ui, server)

图形有些特殊，它们既可以作为输出也可以作为输出控件。plotOutput() 有一些像 click、dbclick 和 hover 这样的参数。如果指定 click = "plot_click"，Shiny 会创建一个响应的输入 input$plot_click，利用它我们可以让图形产生交互性。

下载

读者可以使用 downloadButton() 或 downloadlink() 创建下载功能，但它们需要后端新的技术支撑，后面我们再进行学习。

如果读者现在恰好想要实现该功能，请参考 https://github.com/rstudio/shiny-examples/tree/master/010-download 提供的模板。