ÎncepețiÎncepe gratuit

Variabilele reactive reduc duplicarea codului

În exercițiile anterioare, codul care filtrează setul de date gapminder în funcție de valorile din input apare de trei ori: o dată în tabel, o dată în grafic și o dată în handler-ul de descărcare.

Variabilele Reactive pot fi folosite pentru a reduce duplicarea codului – o practică recomandată, deoarece face întreținerea aplicației mai ușoară.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studii de caz: Construirea aplicațiilor web cu Shiny în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Fragmentele de cod duplicate care filtrează datele au fost eliminate. Sarcina ta este să adaugi o variabilă reactivă care filtrează datele și să folosești această variabilă în locul lor. Concret:

  • Creează o variabilă reactivă numită filtered_data folosind funcția reactive(), care să conțină codul de filtrare din exercițiul anterior (linia 15).
  • Folosește variabila reactivă pentru a reda rezultatul tabelului, rezultatul graficului și fișierul de descărcare (liniile 33, 42 și 50).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

ui <- fluidPage(
  h1("Gapminder"),
  sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
              min = 0, max = 120,
              value = c(30, 50)),
  selectInput("continent", "Continent",
              choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
  downloadButton(outputId = "download_data", label = "Download"),
  plotOutput("plot"),
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  # Create a reactive variable named "filtered_data"
  filtered_data <- ___({
    # Filter the data (copied from previous exercise)
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    data
  })
  
  output$table <- renderTable({
    # Use the filtered_data variable to render the table output
    data <- ___
    data
  })

  output$download_data <- downloadHandler(
    filename = "gapminder_data.csv",
    content = function(file) {
      # Use the filtered_data variable to create the data for
      # the downloaded file
      data <- ___
      write.csv(data, file, row.names = FALSE)
    }
  )

  output$plot <- renderPlot({
    # Use the filtered_data variable to create the data for
    # the plot
    data <- ___
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Editează și rulează codul