调用父 Shiny 服务器中的反应数据集的 Shiny 模块

Question

我希望移植一些较旧的 Shiny 应用程序以使用 Shiny 模块，但在尝试移植我的反应式表达式时遇到了麻烦。

根据documentation：

目标不是阻止模块与其交互 包含应用程序，而是使这些交互明确。如果一个 模块需要使用响应式表达式，取响应式 表达式作为函数参数。

我有现有的反应式表达式，可以从我想传入的 API 等导入数据，但似乎找不到语法。如果我修改下面给定的Shiny module example，我会遇到同样的问题。

任何人都可以修改以下内容，以便您可以将car_data() 反应数据传递到模块中吗？我已经尝试了isolate 和car_data/car_data() 的几乎所有组合，我能想到并且很难过:)

我宁愿不需要在模块本身中调用数据，因为在我的例子中，我试图概括适用于大量数据集的 ETL 函数。

library(shiny)
library(ggplot2)

linkedScatterUI <- function(id) {
  ns <- NS(id)

  fluidRow(
    column(6, plotOutput(ns("plot1"), brush = ns("brush"))),
    column(6, plotOutput(ns("plot2"), brush = ns("brush")))
  )
}

linkedScatter <- function(input, output, session, data, left, right) {
  # Yields the data frame with an additional column "selected_"
  # that indicates whether that observation is brushed
  dataWithSelection <- reactive({
    brushedPoints(data(), input$brush, allRows = TRUE)
  })

  output$plot1 <- renderPlot({
    scatterPlot(dataWithSelection(), left())
  })

  output$plot2 <- renderPlot({
    scatterPlot(dataWithSelection(), right())
  })

  return(dataWithSelection)
}

scatterPlot <- function(data, cols) {
  ggplot(data, aes_string(x = cols[1], y = cols[2])) +
    geom_point(aes(color = selected_)) +
    scale_color_manual(values = c("black", "#66D65C"), guide = FALSE)
}

ui <- fixedPage(
  h2("Module example"),
  linkedScatterUI("scatters"),
  textOutput("summary")
)

server <- function(input, output, session) {

  ### My modification 
  ### making the reactive outside of module call
  car_data <- reactive({
    mpg
    })

  ## This doesn't work
  ## What is the syntax for being able to call car_data()?
  df <- callModule(linkedScatter, "scatters", car_data(),
                   left = reactive(c("cty", "hwy")),
                   right = reactive(c("drv", "hwy"))
  )

  output$summary <- renderText({
    sprintf("%d observation(s) selected", nrow(dplyr::filter(df(), selected_)))
  })
}

shinyApp(ui, server)

Answer 1

在 car_data 之后删除括号：

df <- callModule(linkedScatter, "scatters", car_data,
                   left = reactive(c("cty", "hwy")),
                   right = reactive(c("drv", "hwy"))
  )

该模块似乎需要“未解决”的反应。括号“解决”它们。

Answer 2

如果您想传递不属于模块的输入，只需将其包裹在reactive() 周围，如tutorial 中所述。

如果模块需要访问不属于模块的输入， 包含的应用程序应该传递包装在反应式中的输入值 表达式（即反应式（...））： callModule(myModule, "myModule1", reactive(input$checkbox1))

更新： 正如另一个答案中正确说明的那样，Joe Cheng 传递反应式表达式的正确方法是不带括号 ()

callModule(linkedScatter, "scatters", car_data)

还有一个选择是模块化您的 API 输入函数，这样您就不需要在模块外部定义反应式表达式。可以从此answer 找到模块化输入的示例。 在您的代码下方有正确答案。

library(shiny)
library(ggplot2)

linkedScatterUI <- function(id) {
  ns <- NS(id)

  fluidRow(
    column(6, plotOutput(ns("plot1"), brush = ns("brush"))),
    column(6, plotOutput(ns("plot2"), brush = ns("brush")))
  )
}

linkedScatter <- function(input, output, session, data, left, right) {
  # Yields the data frame with an additional column "selected_"
  # that indicates whether that observation is brushed
  dataWithSelection <- reactive({
    brushedPoints(data(), input$brush, allRows = TRUE)
  })

  output$plot1 <- renderPlot({
    scatterPlot(dataWithSelection(), left())
  })

  output$plot2 <- renderPlot({
    scatterPlot(dataWithSelection(), right())
  })

  return(dataWithSelection)
}

scatterPlot <- function(data, cols) {
  ggplot(data, aes_string(x = cols[1], y = cols[2])) +
    geom_point(aes(color = selected_)) +
    scale_color_manual(values = c("black", "#66D65C"), guide = FALSE)
}

ui <- fixedPage(
  h2("Module example"),
  linkedScatterUI("scatters"),
  textOutput("summary")
)

server <- function(input, output, session) {
data(mpg)
  ### My modification 
  ### making the reactive outside of module call
  car_data <- reactive({
    mpg
    })

  ## Fix This doesn't work by reactive (var) no brackets()
  ## What is the syntax for being able to call car_data()?
  df <- callModule(linkedScatter, "scatters", reactive(car_data),
                   left = reactive(c("cty", "hwy")),
                   right = reactive(c("drv", "hwy"))
  )

  output$summary <- renderText({
    sprintf("%d observation(s) selected", nrow(dplyr::filter(df(), selected_)))
  })
}

shinyApp(ui, server)