Bereitstellung und Best Practices in R

Eine effiziente Bereitstellung von R-Anwendungen gewährleistet Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit. Lernen Sie Best Practices zum Teilen und Optimieren Ihrer R-Projekte kennen.

R-Markdown-Berichte bereitstellen

R-Markdown-Berichte können mithilfe der Schaltfläche Knit im HTML-, PDF- oder Word-Format geteilt werden.

Shiny-Apps bereitstellen

Shiny-Anwendungen können auf shinyapps.io gehostet oder auf einem Shiny-Server bereitgestellt werden.

library(shiny)
deployApp('path/to/app')

Plumber für APIs verwenden

Wandeln Sie R-Skripte mithilfe des Pakets plumber in Web-APIs um.

library(plumber)
r <- plumb('api.R')
r$run(port=8000)

R-Anwendungen mit Docker containerisieren

Verwenden Sie Docker, um R-Anwendungen zu containerisieren und konsistent in verschiedenen Umgebungen bereitzustellen.

FROM rocker/r-base
RUN R -e 'install.packages("shiny")'
CMD ["R", "-e", "shiny::runApp('/app')"]

Versionsverwaltung mit Git

Verwenden Sie Git zur Versionsverwaltung, um Änderungen nachzuverfolgen und effektiv zusammenzuarbeiten.

git init
git add .
git commit -m 'Initial commit'

R-Code für bessere Leistung optimieren

Verbessern Sie die Leistung durch Vektorisierung und effiziente Datenstrukturen.

system.time({ result <- lapply(1:1000000, function(x) x^2) })

Workflows mit RStudio Connect automatisieren

RStudio Connect unterstützt Sie bei der Automatisierung der Berichtserstellung, Zeitplanung und Bereitstellung.

Zusammenfassung

In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:

• Wie Sie R-Markdown-Berichte und Shiny-Apps bereitstellen.
• Wie Sie Plumber für APIs und Docker für die Bereitstellung verwenden.
• Best Practices für Versionsverwaltung und Leistungsoptimierung.