เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ตัวแปร reactive ช่วยลดการเขียนโค้ดซ้ำ

ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า โค้ดสำหรับกรองข้อมูล gapminder ตามค่า input ถูกเขียนซ้ำถึงสามครั้ง ได้แก่ ในส่วนของตาราง ในส่วนของกราฟ และในส่วนของ download handler

ตัวแปร Reactive ช่วยลดการเขียนโค้ดซ้ำได้ ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่ดี เพราะทำให้การดูแลรักษาโค้ดในภายหลังง่ายขึ้น

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

กรณีศึกษา: การสร้างเว็บแอปพลิเคชันด้วย Shiny ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

โค้ดส่วนที่ซ้ำกันสำหรับกรองข้อมูลถูกลบออกแล้ว ให้เพิ่มตัวแปร reactive สำหรับกรองข้อมูล แล้วใช้ตัวแปรนี้แทน โดยมีขั้นตอนดังนี้

  • สร้างตัวแปร reactive ชื่อ filtered_data โดยใช้ฟังก์ชัน reactive() พร้อมใส่โค้ดกรองข้อมูลจากแบบฝึกหัดก่อนหน้า (บรรทัดที่ 15)
  • นำตัวแปร reactive นี้ไปใช้ในการแสดงผลตาราง กราฟ และไฟล์ดาวน์โหลด (บรรทัดที่ 33, 42 และ 50)

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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)
แก้ไขและรันโค้ด