Добавьте CSS для настройки внешнего вида приложения
CSS — это широко распространённый язык разметки, который сообщает браузеру, как отображать элементы на странице. Он необходим, если вы хотите отойти от стандартного оформления Shiny и настроить внешний вид различных элементов приложения.
Напомним, что CSS состоит из набора правил, где каждое правило — это пара свойство: значение, связанная с определённым элементом страницы. CSS можно подключить к приложению, написав его в отдельном файле и импортировав с помощью includeCSS(), однако в этом курсе мы воспользуемся более простым способом: разместим CSS-код внутри tags$style() в пользовательском интерфейсе.
Это упражнение является частью курса
Примеры использования: создание веб-приложений с Shiny в R
Инструкции к упражнению
- Напишите CSS-правила для изменения приложения следующим образом:
- Измените цвет фона кнопки загрузки на оранжевый (строка 5).
- Измените размер текста кнопки загрузки до 20 пикселей (строка 8).
- Измените цвет текста таблицы на красный (строка 13).
- Добавьте эти CSS-правила в приложение Shiny (строка 20).
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
my_css <- "
#download_data {
/* Change the background color of the download button
to orange. */
background: ___;
/* Change the text size to 20 pixels. */
font-size: ___px;
}
#table {
/* Change the text color of the table to red. */
color: ___;
}
"
ui <- fluidPage(
h1("Gapminder"),
# Add the CSS that we wrote to the Shiny app
tags$style(___),
tabsetPanel(
tabPanel(
title = "Inputs",
sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
min = 0, max = 120,
value = c(30, 50)),
selectInput("continent", "Continent",
choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
downloadButton("download_data")
),
tabPanel(
title = "Plot",
plotOutput("plot")
),
tabPanel(
title = "Table",
DT::dataTableOutput("table")
)
)
)
server <- function(input, output) {
filtered_data <- reactive({
data <- gapminder
data <- subset(
data,
lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
data <- subset(
data,
continent == input$continent
)
}
data
})
output$table <- DT::renderDataTable({
data <- filtered_data()
data
})
output$download_data <- downloadHandler(
filename = "gapminder_data.csv",
content = function(file) {
data <- filtered_data()
write.csv(data, file, row.names = FALSE)
}
)
output$plot <- renderPlot({
data <- filtered_data()
ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
geom_point() +
scale_x_log10()
})
}
shinyApp(ui, server)