对于一些小应用而言,随便写写的Shiny应用的速度其实也能凑合。但是如果你的应用涉及到很多的计算,那么如何降低不必要的运行,提高运行效率呢? 准备创建一个 stockVis 文件夹,在其中下载如下两个文件: 之后在 stockVis 的同级目录下运行 runApp('stockVis') ,网页会出现如下内容 
这个APP可以根据提供的股票缩写(Symbol)查询指定日期范围内的价格变动(Date Range)。我们需要在此基础上完善后面两个勾选框的功能。 代码不足原来的 server 函数长下面这个样子: server <> function(input, output) {
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$log, TA = NULL)
})
}
根据「R shiny基础」在shiny应用中加载数据和脚本里提到的,每次用户发生交互式,render部分的代码就会重新运行一次,也就是说上面的代码会在每次用户做了修改之后,就得重新获取数据,然后进行作图。假如有一个参数是调整标题的,那么每调整一次标题就得重头运行一遍,显然这中间获取数据可以省去。 代码优化shiny提供了 reactive 函数,类似于 render 类函数,接受R的表达式作为输入,但是它只会在原始的控件(widgets)发生变化之后才会更新结果。那么本次案例中就是将原本在 renderPlot 获取在线获取股票数据这一步代码移动到 reactive 表达式中 dataInput <> reactive({
getSymbols(input$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)
})
reactive函数会缓存原本的结果,当运行时发现输入并没有发生改变时就不重复计算。 总结下 reactive 函数的运行步骤: 当你第一次运行 reactive 函数后,他会在内存中存储结果 下一次运行时,他会检查保存的值是否过期(也就是该数据依赖的输入是否发生变化) 如果数据过期,那么重新计算,然后更新内存中保存的结果 如果数据未过期,那么直接返回保存的结果,不做任何计算。
到此,Shiny的基础知识点就结束了,后面我得写几个应用来练练手。 传送门Shiny基础教程:
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