R语言 | 使用shiny的reactive表达式写应用程序
作者: 猫哥
波恩大学经济学专业，计量经济学方向
在之前的推文中，我们介绍了如何在R语言中，用Shiny包编写应用程序App。在这篇推文中，我们将要介绍Shiny包中一类独特且重要的表达式：reactive expressions。
在设计App时，我们希望App能够有较快的响应速度。但是，如果App的server函数中包含很多耗时较长的运算，那么应该怎么办呢？此时，就需要用到Reactive表达式。它能够控制程序中哪些部分需要更新运算，而哪些部分不需要更新，从而节省运算时间。
案例：stockVis
此处，我们将通过一个案例来讲解reactive表达式。下图是stockVis的App界面，这个App能够帮助用户描绘相应股票的价格变动。感兴趣的读者可以根据此处的提示下载该App。
根据上图可以看出，用户需要首先选择股票（Symbol），然后选择观察时期(Data range)，再选择绘制原股票价格还是对数化后的股票价格，最后再选择是否股价中的通胀进行矫正。
在对这些选项进行了选择之后，stockVis首先用getSymbols函数从诸如Yahoo finance和Federal Reserve Bank of St. Louis这样的网站中下载金融数据到R，然后再用chartSeries将股价描绘出来。
server函数中，用来生成图形的程序如下。在分析了该程序之后，我们会发现一个问题。比如，当我们重新选中“Plot y axis on the log scale”，那么input$log的值就会变化，那么就会导致整个renderPlot重新进行运算。
output$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)
})
而renderPlot每次重新运算时，首先会重新用getSymbols抓去数据，然后用chartSeries重新画图。然而，用getSymbols从Yahoo等网站抓取数据所花费的时间并不是可以忽略不计的。另外，如果抓取的过于频繁，我们的IP地址会被屏蔽，这是网站将我们错判为机器人，也是网站应对爬虫的常用做法。最关键的是，当我们只是重新选择“Plot y axis on the log scale”，我们并不希望重新抓取数据，而是希望在原有数据的基础上对数化即可。
Reactive表达式
在遇到上述问题时，我们就需要用到reactive表达式。reactive表达式以ui函数里各种input变量作为输入。如下，reactive表达式的输入则是input$symb和input$dates。当input$symb和input$dates的值变化时，此处reactive表达式的输出结果才会发生变化，而不受input$log的影响。
dataInput <- reactive({
getSymbols(input$symb, src = "yahoo",
from = input$dates[1],
to = input$dates[2],
auto.assign = FALSE)
})
所以，我们现在用上面的reactive表达式更新原先的程序，得到如下程序。dataInput()命令则是运行如上的reactive表达式。此时，如果我们只重新选择"Plot y axis on the log scale"，那么reactive表达式里的数据抓取过程并不会更新，而只有renderPlot里的log.scale参数会更新，这将节省程序运行时间，而且减少数据抓取次数，防止IP地址被封。
output$plot <- renderPlot({
chartSeries(dataInput(), theme = chartTheme("white"),
type = "line", log.scale = input$log, TA = NULL)
})
reactive表达式不止reactive()，还包括observe(), observeEvent()和eventReactive()等等，详见此处。另外，reactive表达式只能包装在特定的、允许reactive表达式的函数中，如此处的renderPlot，而不能被包装在plot函数中。render*类函数都允许reactive表达式。
总结
Reactive表达式的功能可被简单地总结为以下步骤：
当你第一次运行程序时，reactive表达式会缓存运行结果。 当你下一次运行程序时，reactive表达式会自动检测输入值是否是最新的。在上例中，也就是说输入的 input$symb和input$dates是否有变化。如果有变化，则reactive会根据新输入值更新结果。 如果没变化，则reactive会直接使用缓存中的值。
参考文献
https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/