基于R语言的shiny网页工具开发基础系列-06
后起之秀奔涌而至，欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会！
上面是shiny团队的稿件
L6-反应表达式
用反应表达式，快速构建，模块化app
⚠️此篇的线上数据可能有时无法顺利抓取，要多试几次
使用反应表达式
用户会赞叹快速的app，但是你的app有大量运算影响速度了该怎么办呢？
此篇将教你如何用反应表达式精简你的app
反应表达式使你能控制何时更新何处的代码，防止不必要的运算拖慢app的速度
准备工作
- 在工作目录创建一个名为stockVis的文件夹
- 下载这两个文件并放到stockVis文件夹中
- 使用命令
runApp("stockVis")启动app
StockVis 用R的quantmod包，如果没有应该安装install.packages("quantmod")
一个新的app-stockVis
stockVis应用程序通过股票代码查找股票价格，并将结果显示为折线图
1.选择一个股票进行考察
2.选择日期范围进行检查
3.选择是画股票价格还是log后的股票价格
4.选择是否为通胀修正价格
注意 “Adjust prices for inflation” 选择框还不能用
此篇接下来的目标就是修复这个选择框
默认情况，stockVis展示SPY股票(S&P 500)，可以换上其他yahoo金融识别的代码。
stockVis主要依赖两个来自quantmod包的函数
1.使用getSymbols 直接从网站下载数据到R，比如Yahoo finance，Federal Reserve Bank of St. Louis
2.使用chartSeries 来绘价格图
stockVis也依赖于helpers.R, 包含适应通货膨胀调整股票价格的函数
选择框和日期范围
stockVis 包含一些新的小工具
- 一个日期范围选择器，使用
dateRangeInput创建 - 一对选择框，使用
checkboxInput创建，选择框小工具很简单，被勾上会返回TRUE，反之FALSE
在ui对象中，选择框的name参数是log和adjust，意味着在server函数中你可以使用input
adjust找到他们。（l3和l4讲过）
简化计算
stockVis app有一个问题
当你点击“Plot y axis on the log scale.”会发生检查，input$log的值会发生改变，会引发renderPlot部分的表达式重新运行：
output$plot <- renderPlot({
data <- getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
chartSeries(data, theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
每次renderPlot 重新运行，将会
1.重新使用 getSymbols 从雅虎金融抓取数据
2.重新用正确的坐标轴画图
这不好，因为你不需要重新抓取数据重新画图. 事实上，雅虎金融会切断你的连接，如果过于频繁的抓取数据。当然主要还是不必要的步骤，会拖慢app的速度，消耗服务器带宽。
反应表达式
反应表达式使你能限制重新运行哪个部分。
一个反应表达式是 一个使用 小工具的输入 返回 一个值 的R表达式。每当小工具发生改变，反应表达式就会更新这个值。
创建反应表达式使用reactive函数，把R表达式用花括号括起来，就喝render*函数一样
例如，获取数据的反应表达式
dataInput <- reactive({getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)})
但你运行表达式，他会使用getSymbols 然后返回结果，一个价格数据框。
在renderPlot中调用dataInput()你能用表达式获取价格数据。
output$plot <- renderPlot({
chartSeries(dataInput(), theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
反应表达式比常规的R函数聪明一点点，他们能缓存他们的值，也知道他们的值何时过时。
也就是说，这意味着第一次运行反应表达式，表达式将会把结果存到计算机的内存中，下次调用反应表达式的时候，就能不做运算的返回这个保存好的结果，也就加速了app
反应表达式将只返回更新的结果，当反应表达式知道结果淘汰了时（小工具发生改变），才会重新计算一个结果，并返回新的结果并保存，直到下次更新。
梳理一下上述行为过程
- 一个反应表达式在第一次运行时保存它的结果
- 下次反应表达式被调用时，他会检查保存的值是否过期（小工具是否发生改变）
- 如果值过期了，反应对象会重新计算（并保存到新的结果）
- 如果值没有过期，反应表达式会返回保存的值，不做任何计算
此举能够被用作防止shiny重新运行不必要的代码
思考如下stockVis app中，反应表达式如何生效
server <- function(input, output) {
dataInput <- reactive({
getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
})
output$plot <- renderPlot({
chartSeries(dataInput(), theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
}
当你单击“Plot y axis on the log scale”，input$log 将会改变，renderPlot 将会重新处理
renderPlot将会调用dataInput()dataInput将会检查dates和symb小工具没有变化dataInput将会返回它保存的数据，没有重新到网站抓取renderPlot将会重新画图，使用正确的坐标
依赖
如果用户改变了symb 小工具的股票代码会发生什么？
这将会使renderPlot 画的图过期，但是renderPlot不再调用input
symb的变化已经使得图过期了吗？
当然，shiny会知道并且会重新作图。shiny会持续追踪output所依赖的那个反应表达式，也包括那个小工具。shiny会重建对象，一旦：
- 对象的
render*函数中，input值改变了 - 对象的
render*函数中，反应表达式过期了
将反应表达式作为一条链中的连接，把input值和output对象连了起来。output中的对象会响应链中任何下游的更改(你可能会塑造一个长链，因为反应表达式可能包含其他反应表达式)
为何仅仅从reactive或者render*调用反应表达式，只有这些R函数能处理反应输出，没有警告的改变。事实上，shiny会防止你在这些函数之外使用反应表达式
热身
是时候修复损坏的选择框，“Adjust prices for inflation.”，让用户能切换价格是否适应通货膨胀
helper.R 中的adjust函数使用由圣路易斯联邦储备银行提供的Consumer Price Index 数据，将历史价格转为当前价格，是如何用代码实现呢？
下面是一个解决方法，但是不理想，请指出为什么？再次提醒应该使用input$log
server <- function(input, output) {
dataInput <- reactive({
getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
})
output$plot <- renderPlot({
data <- dataInput()
if (input$adjust) data <- adjust(dataInput())
chartSeries(data, theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
}
我的答案：
上述代码中的adjust部分可以不用在renderPlot中
参考答案：
Adjust在renderPlot内部被调用。如果选中了调整框，则每次您从正常y刻度切换到已记录的y刻度时，应用都会重新调整所有价格。这种调整是不必要的工作。
练习
通过加新的反应表达式到app能解决这个问题，反应表达式应该从dataInput取值，然后返回一个数据副本（要不要adjust视情况而定）。
回顾
你能加快你的app，使用反应表达式模块化代码
- 一个反应表达式从input取值或者来自其他反应表达式，并返回新的值
- 反应表达式会保存他们的结果，只有在输入改变时重新运算
- 构建反应表达式使用
reactive({ }) - 调用反应表达式可以用表达式名字加圆括号的形式
- 只在其他反应表达式内部或者render*函数内部调用反应表达式
我的练习答案
# Load packages ----
library(shiny)
library(quantmod)
# Source helpers ----
source("helpers.R")
# User interface ----
ui <- fluidPage(
titlePanel("stockVis"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
helpText("Select a stock to examine.
Information will be collected from Yahoo finance."),
textInput("symb", "Symbol", "SPY"),
dateRangeInput("dates",
"Date range",
start = as.Date('2013-01-01',format = '%Y-%m-%d'),
end = as.character(Sys.Date())),
br(),
br(),
checkboxInput("log", "Plot y axis on log scale",
value = FALSE),
checkboxInput("adjust",
"Adjust prices for inflation", value = FALSE)
),
mainPanel(plotOutput("plot"))
)
)
# Server logic
server <- function(input, output) {
dataInput <- reactive({
getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
})
dataAdjust <- reactive({
data <- dataInput()
if (input$adjust) data <- adjust(dataInput())
data
})
output$plot <- renderPlot({
chartSeries(dataAdjust(), theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
}
# Run the app
shinyApp(ui, server)
参考答案
server <- function(input, output) {
dataInput <- reactive({
getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
})
finalInput <- reactive({
if (!input$adjust) return(dataInput())
adjust(dataInput())
})
output$plot <- renderPlot({
chartSeries(finalInput(), theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
}
Reference：
Shiny - Use reactive expressions