shiny 初级

1. 简介shiny

什么是shiny：

Shiny 是一个开源的 R 包，它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架.

shiny的特点

不需要R用户了解前端，后端知识
不需要R用户了解网页开发语言的知识，比如javascript
为R用户量身打造，帮助R用户高效的开发web程序

学习本课程的背景知识

有一定R语言基础

学习完本课程，同学们会有什么收获

学完本课程，同学会了解shiny的工作原理，并且能够自己开发一个shiny 程序

案例展示

案例

同学们可以通过这个链接查看我制作的一个shiny案例。

https://liam.shinyapps.io/dashboard/

这个案例是一个推荐系统，可以帮助店铺找到某一个商品相似的商品，以及可能对这个商品感兴趣的人。

另外还对商品以及店铺进行了数据分析，并展示

2. shiny app 的基本部分

从这里开始，我们会开始学习shiny的基本原理，我们会学习到

shiny 原程序的组成部分，分为UI和Server
shiny程序内有哪些元素：小部件，render函数，input，output
input 和output之间的关系

2.1 案例1

我们现来查看一个例子，然后分析其工作原理：

打开案例

library(shiny)
runExample("01_hello")

example1

这个例子使用的是自带的faithful数据集合，通过改变slider滑块的值调整直方图的bin。

shiny程序包含两个部分：UI部分和server部分，简单来说，

UI 部分就是我们需要设定web页面要怎么展示
Server 部分就是后台的计算是如何进行

我们来看一下上面这个程序的源代码：

首先是UI部分：

ui <- fluidPage( 
  
  # App title ----
  titlePanel("Hello Shiny!"),
  
  # 这里指定的是什么布局方式
  sidebarLayout(
    
    # Sidebar panel  
    sidebarPanel(
      
      # 这里是定义一个slider 作为输入
      sliderInput(inputId = "bins",
                  label = "Number of bins:",
                  min = 1,
                  max = 50,
                  value = 30)
      
    ),
    
    # 主页面，这里主页面是一个绘图
    mainPanel(
      
      # Output: Histogram ----
      plotOutput(outputId = "distPlot")
      
    )
  )
)

sidebarLayout 边栏布局，是页面布局，这里使用的的是默认的页面布局，此布局为输入提供了侧栏，sidebarPanel，为输出提供了大的主区域，mainPanel
sliderInput 是一个部件，用于提供输入
plotOutput(outputId = “distPlot”) 是输出，输出一个图

然后是Server部分

定义我们UI部分展示的结果是如何计算的

server <- function(input, output) {
  

  output$distPlot <- renderPlot({
    
    x    <- faithful$waiting
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)
    
    hist(x, breaks = bins, col = "#75AADB", border = "white",
         xlab = "Waiting time to next eruption (in mins)",
         main = "Histogram of waiting times")
    
  })
  
}

生成app

shinyApp(ui, server)

总结

shiny 程序分为两个部分，UI和Server

UI ,UI定义了页面的布局
UI里面包含的元素有，页面布局，部件，输出
Server ，Server定义了页面背后的计算
Server，中来来自页面的输入通过input进行表示，输出页面通过output表示

2.2 第二个例子

这个例子展示了直接打印R对象，以及使用HTML表格显示数据

运行下列代码，打开第二个例子：

library(shiny)
runExample("02_text")

shinyexample2

通过这个例子我们来学习UI和server之间是如何建立联系的。

我们来查看一下代码：

UI部分

# Define UI for dataset viewer app ----
ui <- fluidPage(
  
  # App title ----
  titlePanel("Shiny Text"), # 标题
  
  # Sidebar layout with a input and output definitions ----
  sidebarLayout(
    
    # Sidebar panel for inputs ----
    sidebarPanel(
      
      # Input: Selector for choosing dataset ----
      selectInput(inputId = "dataset",
                  label = "Choose a dataset:",
                  choices = c("rock", "pressure", "cars")), # 这是一个选择输入
      
      # Input: Numeric entry for number of obs to view ----
      numericInput(inputId = "obs",
                   label = "Number of observations to view:",
                   value = 10) # 这是一个数字输入
    ),
    
    # Main panel for displaying outputs ----
    mainPanel(
      
      # Output: Verbatim text for data summary ----
      verbatimTextOutput("summary"), # 这是一个输入
      
      # Output: HTML table with requested number of observations ----
      tableOutput("view") # 这是一个表格输入
      
    )
  )
)

我们可以看到

页面布局是默认的布局，边栏布局
UI中有两个部件selectInput和numericInput，选择输入和数字输入
有两个输出： verbatimTextOutput(“summary”)，tableOutput(“view”)，这两个输出对应的ID分别是“summary”和“view”

两个UI部件selectInput和numericInput，这两个部件的ID分别是dataset 和obs

Server

 #Define server logic to summarize and view selected dataset ----
server <- function(input, output) {
  
  # Return the requested dataset ----
  datasetInput <- reactive({ # 输入
    switch(input$dataset,
           "rock" = rock, # 对应了不同的数据集合
           "pressure" = pressure,
           "cars" = cars)
  })
  
  # Generate a summary of the dataset ----
  output$summary <- renderPrint({ # 输出一个summary，这是一个R对象
    dataset <- datasetInput()
    summary(dataset)
  })
  
  # Show the first "n" observations ----
  output$view <- renderTable({ # 另外一个输出
    head(datasetInput(), n = input$obs)
  })
  
}

输入:

UI中selectInput部件对应的数据为input$dataset
UI中numericInput部件对应的数据为input$obs

输出： 1.verbatimTextOutput(“summary”)，server中对应的是output$summary 2. tableOutput("view")，server中对应的是output$view

render函数

1.输出通过render函数进行传递，举例而言，renderPrint将summary(dataset)赋值给了output$summary 2. renderTable将head(datasetInput(), n = input$obs)的结果为赋值给了output$view

总结：

UI中的元素都存在一个ID，server通过$ID进行提取，例如， input$obs或则 output$summary
输出通过render函数进行传递

3. shiny 总结

回顾我们课程，我们是如何实现一个shiny的web程序：

程序分为两个部分，UI和server
UI定义我们的网页是如何展示的，server定义后台是如何运算的
UI中有哪些输出函数

UI部分	server部分
dataTableOutput	renderDataTable
imageOutput	renderImage
plotOutput	renderPlot
verbatimTextOutput	renderPrint
tableOutput	renderTable
textOutput	renderText
uiOutput	renderUI
htmloutput	renderUI

UI中有哪些输入函数

actionButton
actionLink
checkboxGroupInput
checkboxInput
dateInput
dateRangeInput
fileInput
numericInput
passwordInput
radioButtons
selectInput
sliderInput
submitButton
textInput

4. 制作一个shiny

打开Rstudio，点击file，创建一个shiny app

使用的数据数据是，ggplot里面自带的数据diamonds，绘制不同的直方图：


#
# This is a Shiny web application. You can run the application by clicking
# the 'Run App' button above.
#
# Find out more about building applications with Shiny here:
#
#    http://shiny.rstudio.com/
#

library(shiny)
library(ggplot2)
# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(
   
   # Application title
   titlePanel("Diamond data"),
   
   # Sidebar with a slider input for number of bins 
   sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        selectInput(inputId = "x",label = 'x',choices = names(diamonds)[c(1,5,6,7,8,9,10)],
                    selected = T),
        selectInput(inputId = "y",label = 'y',choices = names(diamonds)[c(1,5,6,7,8,9,10)],
                    selected = T)
      ),
      
      
      # Show a plot of the generated distribution
      mainPanel(
         plotOutput("diamondplot")
      )
   )
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
   
   output$diamondplot <- renderPlot({
      # generate bins based on input$bins from ui.R
    plot(x = diamonds[[input$x]],y = diamonds[[input$y]],xlab = 'x',ylab = 'y')
     
   })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

5. shiny部署

有几种方式： 1. Shinyapps.io 2. Shiny server 3. Shiny Server Pro 4. Rstudio Connect

本课程介绍使用Shinyapps.io进行shiny部署,选择Shinyapps.io将应用程序部署到Web，不需要自己的服务器，只需要简单的代码，就可以轻松的部署到Web

首先要注册，有github账户也可以使用github账户进行注册

下载rsconnect包

install.packages('rsconnect’)
library(rsconnect)

登陆：http://www.shinyapps.io/

进行shiny配置

然后在Rstudio中运行

编写好shiny app 之后，进行部署

library(rsconnect)
deployApp()

shiny初级课程

Liam

2019/1/17