主要参考教程 ：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson1/
1、基本框架#
（1）ui：布局呈现给用户的输入、输出界面
（2）server：处理用户的输入，返回输出结果的内部计算函数
（3）shinyApp命令整合上述的ui与server
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##(1) 模板--常见布局方式
library(shiny)
ui <- fluidPage(
#标题栏
titlePanel("This is total title"),
#主体部分
sidebarLayout(
#侧边用户输入栏
sidebarPanel(
"side panel",
****Input()
),
#展示计算输出栏
mainPanel(
"main panle",
****Output("var1")
)
) #sidebarLayout()
) #fluidPage()
server <- function(input, output) {
output$var1 <- render****({
*******input$**
})
}
shinyApp(ui, server)
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##(2)示例
library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel("Hello Shiny!"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput(inputId = "bins",
label = "Number of bins:",
min = 1,
max = 50,
value = 30)
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "distPlot")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$distPlot <- renderPlot({
x <- faithful$waiting
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)
hist(x, breaks = bins, col = "#75AADB", border = "white",
xlab = "Waiting time to next eruption (in mins)",
main = "Histogram of waiting times")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
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如上设置是比较基础、常规的shiny界面布局；对于具体控件、输出的位置完全可以自由安排。
（1）在Rstudo的script面板中编辑、保存好上述三个部分好，在右上角会自动出现一个Run App的选项，可方便地调试。
（2）调试完成后，将script重命名为app.R，放置在一个文件夹内。然后在该文件夹所在工作目录使用runApp()函数运行App
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library(shiny)
list.files("test01/")
# [1] "app.R"
runApp("test01") #直接运行
runApp("test01", display.mode = "showcase") #在界面同时显示app.R代码
runApp("test01", port = 3344) #指定端口，否则会随机选择
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在之前，是将 ui与server分为两个单独的脚本，分别命名为ui.R，server.R。目前支持合并到了一个app.R里面，更方便些。
（1）shiny最重要的特点是交互性，可根据用户特定的输入，进行内部计算后，然后在输出栏呈现。
（2）这些输入可大体分为：字符串、数值、逻辑值等；shiny包相应地提供了一系列的***Input()函数，用于接受用户的输入。
（3）通常这些函数的
- 第一个参数
inputId为输入变量的ID名，在之后内部计算时，传递这些变量，用户不可见。
- 第二个参数
label设置这些widget的标签信息，用于提示用户输入。
- 之后的参数，因接受的不同类型输入，不同函数有不同的参数。可在每个函数的帮助文档获得详细的介绍。
（4）觉得比较常用的有如下
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radioButtons("inputID", "Please choose one:",
# choices设置选项名以及每个选项对应的值（传递给inputId）
choices = c("Option A" = "norm",
"Option B" = "unif",
"Option C" = "lnorm",
"Option D" = "exp"),
# selected设置初始值，默认为第一个选项的值
selected = "unif",
# inline设置是否横向排布选项
inline = FALSE)
## checkboxGroupInput()：多选框，可返回长度大于1的字符串变量
## selectInput()：下拉列表，可调整参数设置单选或者多选
## textInput()：用户接受用于自定义的字符串变量
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sliderInput("inputID", "Please input a number:",
#设置初始值，以及允许的最小、最大值从，移动步长
value = 500, min = 0, max = 1000,
#是否自动遍历所有的值，默认为FALSE
animate = FALSE)
## numericInput()：用户自定义传递数值
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- 此外
checkboxInput()可用来传递逻辑值，fileInput()可用来上传csv等文件。
3、server计算与ui输出栏#
（1）如下，server本质是一个自定义函数，有两个list-like的参数
- input：可以理解为list对象，名字和值为上述widget传递的变量名与值
- output：同样可以理解为list对象，如下所示每一个part都是为了计算一个output（根据input的值变而变）
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server <- function(input, output) {
output$outputID1 = render***({
...input$inputID...
................... #默认返回最后一行的结果
}),
output$outputID2 = render***({
...input$inputID...
................... #默认返回最后一行的结果
})
}
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需要注意在计算每一个output时，都必须嵌套在render***函数类，用以传递不同类型的输出结果。
其中，目前觉得renderTable、renderPlot、renderText比较常用
（2）对于上述server的计算结果，可在fluidPage()通过***Output系列函数传递给用户，基本与上面的render***函数存在对应关系。在使用时一般直接指定输出变量名作为参数即可。
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##常置于fluidPage() → mainPanel()内
***Output("outputID")
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综上 ui与server，以及input与output的关系可以表示如下
4、文本格式化#
在UI界面中除了提示用户输入栏以及输出栏，还有可以添加一些文本、图片用以解释说明。
shiny包提供了一些可供设置文本格式的系列函数，以达到美观的效果。
-
p()与div()均表示段落，前者文本格式可不同，后者格式需一致
-
img()插入图片时，需在app.R脚本同级路径创建一个www文件夹，然后将图片文件置于内。之后就可以直接应用图片名。
-
在shiny的titlePanel()只能设置一个标题参数；对于其余主体部分，可自由布局文本、图片，以及input、output的位置。
-
如下为一个示例
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library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel(h1("Hello Shiny!", align="center")),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
p("This is just a paragraph:To add more advanced content,
use one of Shiny’s HTML tag functions. These functions parallel
common HTML5 tags. Let’s try out a few of them.",
style = "font-family: 'times'; font-size:16pt ; color:blue"),
br(),
p("This is just another paragraph:",
strong("ABCDE"),em("qwert"),
a("This is a link.", href = "http://baidu.com"),
span("this is red text", style="color:red")),
sliderInput(inputId = "bins",
label = "Number of bins:",
min = 1,
max = 50,
value = 30)
),
mainPanel(
img(src = "picture.png" , height = 50, width = 100),
br(),
code("This is code-like text"),
plotOutput(outputId = "distPlot")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$distPlot <- renderPlot({
x <- faithful$waiting
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)
hist(x, breaks = bins, col = "#75AADB", border = "white",
xlab = "Waiting time to next eruption (in mins)",
main = "Histogram of waiting times")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
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5、加载其它数据#
如上在app.R脚本有3部分内容，分别是ui，server以及shinyApp()
由于特定的需求，在运行App前可能需要加载一些包、脚本或者数据，可以在app.R开头部分声明。
其中对于自定义脚本文件可放在与app.R同级的路径；对于数据，建议放在app.R同级的路径新建data文件夹内。
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# Load packages ----
library(shiny)
library(dplyr)
# Load data ----
dat1 <- readRDS("data/dat1.rds")
dat2 <- read.csv("data/dat2.csv")
# Source predefined functions scripts-----
source("function.R")
ui <- fluidPage(
...........
)
server <- function(input, output) {
...........
}
shinyApp(ui, server)
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6、shiny server#
shiny server可将app发布到服务器到，分享给其他人使用。
前提是需要有服务器的ROOT权限，以下以ubuntu服务器操作为例。
6.1、安装shiny server#
- 参考：https://docs.rstudio.com/shiny-server/?_ga=2.30896886.831263136.1653093233-369539279.1626573788#host-a-directory-of-applications
简单来说：安装r-base → 安装shiny包 → 安装shiny Server
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##(1) 安装r-base
# update indices
apt update -qq
# install two helper packages we need
apt install --no-install-recommends software-properties-common dirmngr
# add the signing key (by Michael Rutter) for these repos
# To verify key, run gpg --show-keys /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
# Fingerprint: E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
wget -qO- https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc | sudo tee -a /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
# add the R 4.0 repo from CRAN -- adjust 'focal' to 'groovy' or 'bionic' as needed
add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran40/"
apt install --no-install-recommends r-base
add-apt-repository ppa:c2d4u.team/c2d4u4.0+
##(2) 安装shiny包
#准备编译环境
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libz-dev
#设置镜像
vi ~/.Rprofile
#options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")))
#options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")
#安装R包
R
# install.packages("shiny")
##(3) 安装 shiny server
sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download3.rstudio.org/ubuntu-18.04/x86_64/shiny-server-1.5.18.987-amd64.deb
sudo gdebi shiny-server-1.5.18.987-amd64.deb
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2、启动shiny server#
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##(1) 查看config配置文件
cat /etc/shiny-server/shiny-server.conf
## 如下可以看到默认端口为 3838， 可自定义修改；需要确保服务器开放了这一端口（防火墙管理）
# # Instruct Shiny Server to run applications as the user "shiny"
# run_as shiny;
#
# # Define a server that listens on port 3838
# server {
# listen 3838;
#
# # Define a location at the base URL
# location / {
#
# # Host the directory of Shiny Apps stored in this directory
# site_dir /srv/shiny-server;
#
# # Log all Shiny output to files in this directory
# log_dir /var/log/shiny-server;
#
# # When a user visits the base URL rather than a particular application,
# # an index of the applications available in this directory will be shown.
# directory_index on;
# }
# }
##(2) 查看app脚本文件
tree /srv/shiny-server/
#/srv/shiny-server/
#├── index.html -> /opt/shiny-server/samples/welcome.html
#└── sample-apps -> /opt/shiny-server/samples/sample-apps
tree /opt/shiny-server/samples/
#/opt/shiny-server/samples/
#├── sample-apps
#│ ├── hello
#│ │ ├── server.R
#│ │ └── ui.R
#│ └── rmd
#│ └── index.Rmd
#└── welcome.html
##(3) 启动 shiny server服务
sudo systemctl start shiny-server #启动
sudo systemctl status shiny-server #查看状态
sudo systemctl stop shiny-server #停止
sudo systemctl restart shiny-server #重启
##(4) 查看shiny网页
#只需将自己的shiny项目文件夹放置在/srv/shiny-server/目录下即可
#以下是我的试验服务器，仅做用法演示。
# /srv/shiny-server/index.html ---→ http://124.222.37.114:3838/
# /srv/shiny-server/sample-apps/hello ---→ http://124.222.37.114:3838/sample-apps/hello
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