НачатьНачать бесплатно

Реактивные переменные устраняют дублирование кода

В предыдущих упражнениях код фильтрации gapminder по значениям входных параметров дублируется три раза: в таблице, в графике и в обработчике загрузки.

Реактивные переменные позволяют избежать дублирования кода — это хорошая практика, которая упрощает сопровождение приложения.

Это упражнение является частью курса

Примеры использования: создание веб-приложений с Shiny в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Дублирующиеся блоки кода, выполняющие фильтрацию данных, были удалены. Ваша задача — добавить реактивную переменную, которая фильтрует данные, и использовать её вместо удалённых блоков. А именно:

  • Создайте реактивную переменную с именем filtered_data с помощью функции reactive(), используя код фильтрации из предыдущего упражнения (строка 15).
  • Используйте эту реактивную переменную для отображения таблицы, графика и формирования файла для скачивания (строки 33, 42 и 50).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код