基于R语言的shiny网页工具开发基础系列-01
Editor's Note
跟着大佬学shiny😄
The following article is from 生信技能树 Author 生信技能树
shiny是一个直接用R来制作交互式网页应用 (interactive web applications (apps)) 的R包
一、欢迎使用shiny
如下就是一个简单朴素的shiny app界面
只需要两行代码就能画出来，记得安装和载入shiny包哦
# install.packages("shiny")
library(shiny)
runExample("01_hello")
可以拖动按钮改变柱子的数量
执行 runExample()可以看到内置的11个例子，github上有更多，可以体验和学习这些例子
rstudio/shiny-examples
runExample()
# Valid examples are "01_hello", "02_text", "03_reactivity",
# "04_mpg", "05_sliders", "06_tabsets", "07_widgets", "08_html", "09_upload",
# "10_download", "11_timer"
1.Shiny app的结构
一个shiny app分三个部分
一个用户界面对象
用户界面(
ui)对象控制app的输出和外观一个
server函数server函数包含让计算机构建app的指令调用shinyApp函数
最后，
shinyApp函数根据上面的那对ui和server创建一个shinyApp项目
library(shiny)
# 一个用户界面对象
ui <- fluidPage()
# 一个服务函数
server <- function(input, output) {}
# 调用shinyApp函数
shinyApp(ui = ui, server = server)
可以看看上面 01_hello 的脚本内容
ui 部分
library(shiny)
# Define UI for app that draws a histogram ----
ui <- fluidPage(
# App title ----
titlePanel("Hello Shiny!"),
# Sidebar layout with input and output definitions ----
sidebarLayout(
# Sidebar panel for inputs ----
sidebarPanel(
# Input: Slider for the number of bins ----
sliderInput(inputId = "bins",
label = "Number of bins:",
min = 1,
max = 50,
value = 30)
),
# Main panel for displaying outputs ----
mainPanel(
# Output: Histogram ----
plotOutput(outputId = "distPlot")
)
)
)
server 函数部分
# Define server logic required to draw a histogram ----
server <- function(input, output) {
# Histogram of the Old Faithful Geyser Data ----
# with requested number of bins
# This expression that generates a histogram is wrapped in a call
# to renderPlot to indicate that:
#
# 1. It is "reactive" and therefore should be automatically
# re-executed when inputs (input$bins) change
# 2. Its output type is a plot
output$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")
})
}
这个脚本相对简单且有详细的注释，做一些计算然后画成对应柱子数量的直方图
其中renderPlot 包含了大部分脚本，之后会详细解释，目前看不懂也没关系
试试把上面两块拼进一个shiny app的app.R脚本,记住要以library(shiny) 开头，调用shinyApp()结尾
library(shiny)
# See above for the definitions of ui and server
ui <- ...
server <- ...
shinyApp(ui = ui, server = server)
2.启动一个app
每个app的结构都一样，一个 app.R 文件包含 ui 和 server. 通过新建一个文件夹📁(例如(my_app)),并把app.R存入这个文件夹(通常一个app用一个专属的文件夹)，然后把文件夹的名字作为参数给到runApp
library(shiny)
runApp("my_app")
runApp和其他R中的许多函数(read.csv, read.table)一样，第一个参数的是从工作目录到app的目录的文件路径，以上代码假设my_app文件夹包含在你的工作路径，因此，只需要输入文件夹的名字
当shiny app启动后，R的会话框会变成忙碌状态，不能运行任何其他代码，R会监控app并处理app的反应。会话框的右上角的红色stop可以停止进程
3. 改改代码练习一下
在工作目录创建一个新的文件夹App-1，用上面的代码创建一个app.R,看起来像这样
# 输入命令启动一下看看
runApp("App-1")
终止app并尝试做如下更改
1.把标题从 “Hello Shiny!” 改成 “Hello World!”.
2.设置滑块的最小值为5
3.把直方图的边框颜色从白色改成黄色
改好了看看能否出现下面的结果吧，我成功了哦
默认情况下，app以"normal"模式展示，就像上图一样。
内建的例子以"showcase mode"模式展示，会将app.R展示在app界面的一旁
你也可以用这种模式，通过这个命令，runApp("App-1", display.mode = "showcase")
结果是这样的
点击灰色的向下展开小箭头还有更多惊喜哦
一个个点点看
5.回顾一下怎么创建一个app
创建一个以myapp为名的路径（文件夹） 保存app.R到myapp文件夹中 使用runApp函数或者Rstudio的按钮启动app 通过点击叉叉或者stop退出app
下一节将开始了解app的每一个部分
Reference：
Shiny - Welcome to Shiny
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