「R shiny基础」reactive让shiny应用运行速度变快

对于一些小应用而言,随便写写的Shiny应用的速度其实也能凑合。但是如果你的应用涉及到很多的计算,那么如何降低不必要的运行,提高运行效率呢?

准备

创建一个stockVis文件夹,在其中下载如下两个文件:

  • app.R
  • helpers.R

之后在stockVis的同级目录下运行runApp("stockVis"),网页会出现如下内容

「R shiny基础」reactive让shiny应用运行速度变快_第1张图片
结果

这个APP可以根据提供的股票缩写(Symbol)查询指定日期范围内的价格变动(Date Range)。我们需要在此基础上完善后面两个勾选框的功能。

代码不足

原来的server函数长下面这个样子:

server <- function(input, output) {
  
  output$plot <- renderPlot({
    data <- getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
                     from = input$dates[1],
                     to = input$dates[2],
                     auto.assign = FALSE)

    chartSeries(data, theme = chartTheme("white"),
              type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
  })
}

根据「R shiny基础」在shiny应用中加载数据和脚本里提到的,每次用户发生交互式,render部分的代码就会重新运行一次,也就是说上面的代码会在每次用户做了修改之后,就得重新获取数据,然后进行作图。假如有一个参数是调整标题的,那么每调整一次标题就得重头运行一遍,显然这中间获取数据可以省去。

代码优化

shiny提供了reactive函数,类似于render类函数,接受R的表达式作为输入,但是它只会在原始的控件(widgets)发生变化之后才会更新结果。那么本次案例中就是将原本在renderPlot获取在线获取股票数据这一步代码移动到reactive表达式中

dataInput <- reactive({
  getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
    from = input$dates[1],
    to = input$dates[2],
    auto.assign = FALSE)
})

output$plot <- renderPlot({    
  chartSeries(dataInput(), theme = chartTheme("white"),
    type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})

reactive函数会缓存原本的结果,当运行时发现输入并没有发生改变时就不重复计算。

总结下reactive函数的运行步骤:

  • 当你第一次运行reactive函数后,他会在内存中存储结果
  • 下一次运行时,他会检查保存的值是否过期(也就是该数据依赖的输入是否发生变化)
  • 如果数据过期,那么重新计算,然后更新内存中保存的结果
  • 如果数据未过期,那么直接返回保存的结果,不做任何计算。

到此,Shiny的基础知识点就结束了,后面我得写几个应用来练练手。

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Shiny基础教程:

  • 「R shiny 基础」初识Shiny
  • 「R shiny 基础」如何进行网页布局
  • 「R shiny基础」增加一些小控件
  • 「R shiny基础」交互式入门
  • 「R shiny基础」在shiny应用中加载数据和脚本
  • 「R shiny基础」reactive让shiny应用运行速度变快
  • 「R shiny基础」使用shinyapp分享你的Shiny应用

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