데이터 제품
Shiny 반응형(reactive) 웹앱 개발
1. 반응형 Shiny 웹앱 개발 개요 1
반응형 Shiny (Reactive Shiny) 웹앱 개발은 기본적으로 input$x 반응값을 받아 expression() 표현식으로 처리를 하고 output$y 출력결과를 화면에 뿌려주는 것으로 진행된다. 이 과정에서 비동기화, 격리, 지연, 모듈화 등 다양한 조합의 수가 발생한다. 사용자의 요구가 다양한만큼 다양한 방식을 조합해서 Shiny 웹응용프로그램을 개발한다.
만약 반응형(reactive) 처리를 하지 않는 경우 발생하는 오류를 살펴보자.
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
plotOutput("hist")
)
server <- function(input, output) {
output$hist <-
hist(rnorm(input$num))
}정상적인 실행이 되지 않고 다음과 같은 오류 메시지가 나오게 된다. 예상했던 결과가 나오도록 shiny 프로그램을 수정해 보자.
Error in .getReactiveEnvironment()$currentContext() :
Operation not allowed without an active reactive context. (You tried to do something that can only be done from inside a reactive expression or observer.)반응값(Reactive Value)은 반응함수(Reactive Function)와 한짝
반응값(Reactive Value)은 반응함수(Reactive Function)와 함께 동작한다. 따라서 독립적으로 반응값을 호출할 수 없다.
renderPlot({ hist(rnorm(100, input$num)) })에서renderplot반응함수와input$num반응값이 함께 쓰였다.
따라서,hist(rnorm(100, input$num))에서input$num반응값은 오류가 된다.
2. 반응형 웹응용프로그램 개발 흐름
- 반응값(reactive value) 함수에 반응값을 전달한다.
- 반응함수(reactive function)가 생성한 객체가 응답한다.
shiny 웹앱
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
plotOutput("hist")
)
server <- function(input, output) {
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num))
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)입력값 작동원리
input$num : 입력값
O
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|
|
|
V
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num))
})3. 출력표시 함수 - render*()
상기 예제에서 renderPlot() 함수가 UI에서 정의된 출력을 담당한다. 출력하는 내용은 renderPlot() 함수 내 {}에서 정의한다.
renderPlot( { hist(rnorm(input$num)) })
반응값(reactive value)이 변경되었을 때 **render*()** 함수에서 생성된 객체는 연관된 코드 블록 전체, { hist(rnorm(input$num)) }, 를 다시 실행한다.
| 함수 | 생성하는 것 |
|---|---|
| renderDataTable() | 인터랙티브 테이블(table) |
| renderImage() | 이미지(image) |
| renderPlot() | 플롯 (plot) |
| renderPrint() | 출력 결과 코드(code) 블록 |
| renderTable() | 테이블 (table) |
| renderText() | 문자열 |
| renderUI() | Shiny UI 요소(element) |
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
textInput(inputId = "title",
label = "Write a title",
value = "Histogram of Random Normal Values"),
plotOutput("hist", height=300)
)
server <- function(input, output) {
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num), main = input$title)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)4. 코드 모듈화(Modularize) - reactive()
rnorm(input$num) 동일한 데이터를 사용해서 히스토그램 및 기술통계량을 출력하는 동일한 코드가 모듈화 되기 전과 모듈화 된 후로 나뉘어 있다. 좌측에 모듈화 되기 전에는 rnorm(input$num) 코드가 히스트그램과 기술통계량에 각기 뿌려진다. 우측 모듈화 된 후에는 reactive()를 사용해서 반응객체(reactive object) 한곳에 집중되고, 히스토그램과 기술통계량 출력함수가 data()만 입력 데이터로 사용하여 깔끔하게 정리되어 있다. data() 반응객체는 함수처럼 반응 표현식(reactive expression)을 호출하고, 캐쉬(cashe) 역할로 반응값을 저장하고 있으며 가장 최신 값을 반환한다.
모듈화 되기 전
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
plotOutput("hist"),
verbatimTextOutput("stats")
)
server <- function(input, output) {
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num))
})
output$stats <- renderPrint({
summary(rnorm(input$num))
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)모듈화 한 후
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
plotOutput("hist"),
verbatimTextOutput("stats")
)
server <- function(input, output) {
data <- reactive({
rnorm(input$num)
})
output$hist <- renderPlot({
hist(data())
})
output$stats <- renderPrint({
summary(data())
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)5. 반응 격리(isolate) - isolate()
isolate({ rnorm(input$num) }) 반응격리함수는 input$num 변경에도 격리되어 반응하지 않는다. 결국 isolate() 함수는 비반응 객체(non-reactive object)를 생성해서, isolate() 함수를 사용해서 반응값(reactive value)을 보통 R 값처럼 다룬다.
input$title을 격리시켜서 Write a title 제목을 바뀌어도 이전과 달리 변경사항이 즉각 반영되지 않는다.
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
textInput(inputId = "title",
label = "Write a title",
value = "Histogram of Random Normal Values"),
plotOutput("hist")
)
server <- function(input, output) {
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num), main = isolate(input$title))
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)6. 이벤트 반응 처리 - observeEvent()
observeEvent(input$clicks, { print(input$clicks) })에서 input$clicks 클릭 이벤트가 발생할 때만
print(input$clicks) 출력이 실행된다.
즉, actionButton() 이벤트가 발생할 때만, 다음 코드를 실행시킨다. 추가로, UI로 출력을 보내기 위해서 verbatimTextOutput()을 지정하여 observeEvent()에서 발생한 이벤트를 actionButton()을 눌렀을 경우 출력값을 뽑아내어 화면에 출력할 수 있도록 한다.
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
min = 1, max = 100, value = 25),
actionButton(inputId = "go", label = "Print Value"),
tags$br(),
verbatimTextOutput("print")
)
server <- function(input, output) {
value <- reactiveValues(data = NULL)
observeEvent(input$go, {
value$input_value <- paste0("슬라이더 입력값: ", input$num)
})
output$print <- renderPrint({
value$input_value
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)7. 반응 지연 - eventReactive()
data <- eventReactive(input$go, { rnorm(input$num) })에서 input$num 반응값 변경에 즉시 반응하는 것이 아니라, eventReactive() 반응 지연 함수가 실행될 때 비로소 renderPlot()에 값을 전달하여 출력결과를 실행한다.
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
actionButton(inputId = "go", label = "Update"),
plotOutput("hist")
)
server <- function(input, output) {
data <- eventReactive(input$go, {
rnorm(input$num)
})
output$hist <- renderPlot({
hist(data())
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)8. 상태정보(state) 관리 - reactiveValues()
사용자가 입력값을 바꿀 때마다 반응입력값은 변한다. 따라서 상태입력값을 프로그램적으로 관리할 필요가 있다. rv <- reactiveValues(data = rnorm(100))에서 reactiveValues() 상태함수가 상태정보를 저장하여 관리한다.
사용자가 버튼을 달리 클릭해도 동일한 출력결과가 된다.
ui <- fluidPage(
actionButton(inputId = "norm", label = "Normal"),
actionButton(inputId = "unif", label = "Uniform"),
plotOutput("hist")
)
server <- function(input, output) {
rv <- reactiveValues(data = rnorm(100))
observeEvent(input$norm, { rv$data <- rnorm(100) })
observeEvent(input$unif, { rv$data <- runif(100) })
output$hist <- renderPlot({
hist(rv$data)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)클릭해서 shiny runtime으로 문서를 파악하고자 하시는 분은 shiny-reactive-reactive.Rmd 문서 클릭해서 다운로드.↩