Introduzione alle app Shiny
Create applicazioni web interattive in R per condividere le informazioni ricavate dai dati con gli stakeholder.
Introduzione alle app Shiny è una lezione R Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 3. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento R Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.
Che cos'è Shiny?
Introduzione alle app Shiny
Shiny è un pacchetto R che consente di creare applicazioni web interattive direttamente da R. Viene ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati e la creazione di report.

Installazione e caricamento di Shiny
Installazione e caricamento di Shiny
Prima di utilizzare Shiny, installi e carichi il pacchetto.
install.packages('shiny')
library(shiny)Struttura di base di un'app Shiny
Struttura di base di un'app Shiny
Un'app Shiny è costituita da due parti principali:
- UI (User Interface): definisce il layout e l'aspetto.
- Server: contiene la logica e i calcoli.
Creazione di un'app Shiny semplice
Creazione di un'app Shiny semplice
Utilizzi shinyApp() per creare un'applicazione interattiva di base.
library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel('Hello Shiny!'),
sidebarLayout(
sidebarPanel(sliderInput('num', 'Choose a number:', 1, 100, 50)),
mainPanel(textOutput('value'))
)
)
server <- function(input, output) {
output$value <- renderText({ paste('You selected:', input$num) })
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Aggiunta di elementi reattivi
Aggiunta di elementi reattivi
Le espressioni reattive si aggiornano automaticamente quando cambiano gli input.
server <- function(input, output) {
reactive_text <- reactive({ paste('Your number squared is:', input$num^2) })
output$value <- renderText({ reactive_text() })
}Creazione di grafici interattivi
Creazione di grafici interattivi
Utilizzi renderPlot() per visualizzare grafici interattivi.
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num), col='blue', main='Random Histogram')
})
}Esecuzione di un'app Shiny
Esecuzione di un'app Shiny
Salvi lo script come app.R ed esegua l'applicazione utilizzando shiny::runApp().
Distribuzione di un'app Shiny
Distribuzione di un'app Shiny
Le app Shiny possono essere distribuite online utilizzando shinyapps.io o ospitate su un server Shiny.
Riepilogo delle app Shiny
Riepilogo
In questa lezione ha imparato:
- Come creare e strutturare un'app Shiny.
- Come utilizzare elementi reattivi per aggiungere interattività.
- Come distribuire online un'app Shiny.

Domande Frequenti
La lezione «Introduzione alle app Shiny» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Introduzione alle app Shiny» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso R Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Introduzione alle app Shiny»?
Create applicazioni web interattive in R per condividere le informazioni ricavate dai dati con gli stakeholder. Eserciti R Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare R Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. R Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 3.
Quanto tempo richiede la lezione «Introduzione alle app Shiny»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione R Academy?
Sì. Ogni lezione R Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Nozioni di base su R Markdown
- Introduzione alle app Shiny
- Distribuzione e best practice