R︱shiny实现交互式界面布置与搭建(案例讲解+学习笔记)
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看了看往期的博客,这个话题竟然是第一次涉及,还真是学无止境啊。
Web Service 这个概念比较成功了, 在SOAP服务之后, Restful服务的普及, 使得数据库的CRUD操作通过网络无限延伸。 普遍的好处是:
1) 你不需要安装任何程序, 携带数据, 只要有网的地方, 你就能演示。(远程)
2) 只要安装一次, 可以多人使用, 可以让别人试用。(多用户)
3) 不用担心软件或者代码泄密, 可以控制用户使用时间和权限。 (服务)
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案例一:中文词云
昨天自己动手实践了一把,做了一个简单的低版本词云实现的web,同时里面内嵌了jiebaR分词,导入文本即可分词、画词云,效果如下图:
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案例二:社交网络
网络上的一个社交网络案例——打开网页即可使用:
https://kehaowu.shinyapps.io/SocialNetwork/
这个是个非常简单的应用,我们输入的数据包括人物关系和一些简单的参数。其中人物关系是这样定义的:
比如A和B是friend关系,那么:
输入数据中的Former Person就是A;Later Person就是B,Label就是friend。
依次类推,如果A和B是friend关系,A和C是couples关系,B和C是classmate关系,那么输入数据就应该是:
Former Person: A,A,B
Later Person: B,C,C
Label:friend,couples,classmate
参考博客:
R语言 用shiny开发一个简单的画人物关系应用
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案例三:官网的案例库
http://shiny.rstudio.com/gallery/
有案例库,你就知道怎么做了吧?——别告诉我,你没做过PPT,copy一下他们的代码就行啦~
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一、Shiny安装
. 直接通过包管理器安装
install.packages("shiny")
2. 利用devtools通过github安装
if (!require("devtools")) install.packages("devtools")devtools::install_github("rstudio/shiny")
这里要注意, 如果需要利用代理
library(httr)set_config(
use_proxy(url="18.91.12.23", port=8080, username="user",password="password"))
或者要设定专门的版本号
devtools::install_version("shiny", version = "0.10.2.2")
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二、ui.R+server.R+global.R
看到网上大多给你扯ui.R+server.R,很少会提到global.R,笔者在自己实践的时候遇到的了global.R的使用问题,网上教程只能自己参悟了。
ui.R:搭框架,控件;
server.R:每个控件背后的算法代码;
global.R:server.R中,万一有很长的代码与调用很多其他packages就可以用global写一个函数集合,然后统一在server.R调用。
基本的框架就是:
# ui.R library(shiny) shinyUI(fluidPage( )) # server.R library(shiny) shinyServer(function(input, output) { })
往里面的函数里面写东西就行。
1、ui.R——界面设计
library(shiny) # Define UI for application that plots random distributions shinyUI(pageWithSidebar( # Application title headerPanel("Hello Shiny!"), # Sidebar with a slider input for number of observations sidebarPanel( sliderInput("obs", "Number of observations:", min = 0, max = 1000, value = 500) ), # Show a plot of the generated distribution mainPanel( plotOutput("distPlot") ) ))
sidebarPanel就是侧面的控件,mainPanel就是右边的控件(默认位置),一般mainPanel通过plotOutput画图。
sliderInput是一个滑动的窗口。
2、server.R
library(shiny) shinyServer(function(input, output) { output$distPlot <- renderPlot({ dist <- rnorm(input$obs) hist(dist) }) })
server.R是数据处理的地方,后端,数据来源都来自于ui.R,譬如obs,可能server处理好的图才是返回给ui.R。譬如dist
要调用ui里面的内容的话就是Input$obs就是上面sliderInput里面输入的内容。
Shiny提供一些缓存优化的机制, 其中最有效的是Reactive Expression 反冲表达式。
Reactive机制使得交互渲染的效率大幅度提高。 举个例子, server.R返回一个数据绘图, 但是每次运行需要重新读取数据。 但是当如果输入没有变化的时候, 这种重复的数据读取会极大的延迟反应, 浪费资源。
基于这种考虑, 我们使用reactive关键词重写了数据读取模块。reactive像一个带cache的模块, 并且当reactive检查到数据输入没有任何变化, 那么输出也不会有变化的时候, reactive就会使用缓存的数据,避免了重复运算, 加速了反应。
3、global.R
那么关系现在是这样的,ui.R负责前端,是数据获取的地方,server.R是处理的地方,返回的是处理好后的数据列;那么global.R是用来补充server.R的功能的。
一般是用来写一个函数,然后直接在server.R调用。
来看一个官网里面的global的案例:
library(tm) library(wordcloud) library(memoise) # The list of valid books books <<- list("A Mid Summer Night's Dream" = "summer", "The Merchant of Venice" = "merchant", "Romeo and Juliet" = "romeo") # Using "memoise" to automatically cache the results getTermMatrix <- memoise(function(book) { # Careful not to let just any name slip in here; a # malicious user could manipulate this value. if (!(book %in% books)) stop("Unknown book") text <- readLines(sprintf("./%s.txt.gz", book), encoding="UTF-8") myCorpus = Corpus(VectorSource(text)) myCorpus = tm_map(myCorpus, content_transformer(tolower)) myCorpus = tm_map(myCorpus, removePunctuation) myCorpus = tm_map(myCorpus, removeNumbers) myCorpus = tm_map(myCorpus, removeWords, c(stopwords("SMART"), "thy", "thou", "thee", "the", "and", "but")) myDTM = TermDocumentMatrix(myCorpus, control = list(minWordLength = 1)) m = as.matrix(myDTM) sort(rowSums(m), decreasing = TRUE) })
主要就是写了一个函数,一开始把调用的包都给出来了,然后跟函数一样了。这里的memoise函数是缓存的功能,之后就跟正常使用的代码一样。
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三、shiny的部署
很简单的是,一般写完之后放在一个文件夹里面,然后runApp一下那个路径的文件夹就行了。
或者Rstudio里面可以直接:”Run App“按钮,你把三个文件导入Rstudio随便点一下就可以,Rstudio会帮你识别。
其中,你想要最右边的那三个代码栏目的话,把”DESCRIPTION“+”Readme.md“复制到那个文件夹里面,自动会显示出来,而且所有的APP都可以复制同一份内容,上面的两个东西可以到library的example里找得到。
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四、Shiny 服务器
假如你有创建了很多的Shiny服务, 那么一个专门的Shiny服务器会方便部署。
一般可以有两种部署, 一种是自己搭建一个Shiny Server。 这样就可以同时使用很多的Shiny 应用了。
另外一种是直接部署到Shiny云服务上去, 譬如“www.shinyapps.io” 注册一个云账号, 然后把服务部署到云上去。在注册完成后, 你只要遵照详细的链接, 授权, 和部署的步骤,就可以把本地Shiny App上传部署。
参考来自微信公众号: AIaidddzcAI2ML人工智能to机器学习
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参考文献:
1、中文教程:http://yanping.me/shiny-tutorial/
2、英文官网:http://shiny.rstudio.com/
3、R powered web applications with Shiny:一些讲解,比较深入讲解每个模块内容
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