Модули Shiny для повторного использования кода
Инкапсулируйте логику интерфейса и сервера в модули с пространствами имён, пригодные для повторного использования
«Модули Shiny для повторного использования кода» — бесплатный урок R Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения R Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Зачем нужны модули Shiny
По мере роста приложений Shiny хранить весь код пользовательского интерфейса и сервера в одном файле становится неудобно. Модули — это автономные части пользовательского интерфейса Shiny и серверной логики с пространствами имён для идентификаторов. Один и тот же модуль можно повторно использовать в одном приложении без конфликтов идентификаторов, а также тестировать независимо.
# Problem: without modules, ID conflicts arise
# ui <- fluidPage(
# selectInput('dataset', ...), # used by plot1 AND plot2!
# selectInput('dataset', ...) # duplicate ID — BROKEN
# )
# With modules: each instance has its own namespaced IDs
# plotModule('plot1', ...) -> input$plot1-dataset
# plotModule('plot2', ...) -> input$plot2-datasetNS() — Функция пространства имён
Каждая функция пользовательского интерфейса модуля начинается с ns <- NS(id). Все идентификаторы элементов интерфейса, передаваемые в Shiny, должны быть обёрнуты в ns(). Эта функция добавляет id- к каждому идентификатору, создавая пространство имён, которое предотвращает конфликты между экземплярами модуля.
# Module UI function
filter_plot_ui <- function(id) {
ns <- NS(id) # create the namespace function
tagList(
selectInput(ns('dataset'), 'Choose Dataset:',
choices = c('mtcars', 'iris', 'airquality')),
sliderInput(ns('n_rows'), 'Rows to show:', 1, 50, 20),
plotOutput(ns('scatter_plot'))
)
}moduleServer() — Серверная функция
moduleServer(id, function(input, output, session) {...}) — современный (начиная с Shiny 1.5) способ определить серверную логику модуля. Внутри функции input, output и session автоматически используют пространство имён — обращайтесь к input$dataset, а не к input$plot1-dataset.
# Module server function
filter_plot_server <- function(id) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
data <- reactive({
# input$dataset is already namespaced to this instance
head(get(input$dataset), input$n_rows)
})
output$scatter_plot <- renderPlot({
df <- data()
plot(df[[1]], df[[2]],
xlab = names(df)[1], ylab = names(df)[2])
})
})
}Использование модулей в приложении
Вызовите функцию пользовательского интерфейса модуля в ui, а серверную функцию модуля — в server, используя в обоих случаях одну и ту же строку id. Один и тот же модуль можно вызывать несколько раз с разными идентификаторами, создавая независимые экземпляры.
# Main app using the module twice
ui <- fluidPage(
h2('Plot 1'),
filter_plot_ui('plot1'), # instance 1
hr(),
h2('Plot 2'),
filter_plot_ui('plot2') # instance 2 — no ID conflicts!
)
server <- function(input, output, session) {
filter_plot_server('plot1') # wire up instance 1
filter_plot_server('plot2') # wire up instance 2
}
shinyApp(ui, server)Передача параметров в пользовательский интерфейс модуля
Функции пользовательского интерфейса модуля — это обычные функции R. Добавьте после id дополнительные параметры, чтобы настроить внешний вид или поведение каждого экземпляра во время создания. Эти параметры вычисляются один раз при построении пользовательского интерфейса.
# Module UI with extra parameters
summary_table_ui <- function(id, title = 'Summary', height = '300px') {
ns <- NS(id)
tagList(
h4(title),
div(
style = paste0('height:', height, '; overflow-y: auto;'),
DTOutput(ns('tbl'))
)
)
}
# Use with custom titles
summary_table_ui('train_tbl', title = 'Training Data', height = '400px')
summary_table_ui('test_tbl', title = 'Test Data', height = '200px')Передача реактивных значений INTO модуль
Серверные функции модулей могут принимать реактивные значения или выражения в качестве параметров. Это позволяет родительскому приложению передавать данные дочерним модулям. Внутри модуля вызывайте реактивное значение как функцию, чтобы получить его текущее значение.
# Module that accepts a reactive as input
chart_module_server <- function(id, data_reactive) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
output$chart <- renderPlot({
df <- data_reactive() # call the reactive passed in
ggplot2::ggplot(df, ggplot2::aes(x = x, y = y)) +
ggplot2::geom_point(colour = input$colour)
})
})
}
# In main server:
server <- function(input, output, session) {
shared_data <- reactive({ load_data(input$source) })
chart_module_server('chart1', data_reactive = shared_data)
chart_module_server('chart2', data_reactive = shared_data)
}Возврат реактивных значений FROM модуля
Серверные функции модулей могут возвращать реактивные значения родительскому приложению. Это позволяет дочерним модулям передавать информацию вверх. Верните реактивное значение или список реактивных значений из moduleServer() и сохраните результат в родительской серверной функции.
# Module that returns a reactive to the parent
filter_module_server <- function(id, all_data) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
# Return the filtered data reactive
filtered <- reactive({
all_data[all_data$group == input$group_filter, ]
})
return(filtered) # parent can use this reactive
})
}
# In main server:
server <- function(input, output, session) {
raw_data <- reactive({ read.csv('data.csv') })
# filtered_data is a reactive returned from the module
filtered_data <- filter_module_server('filter1', raw_data)
output$main_plot <- renderPlot({ plot(filtered_data()) })
}Организация файлов модулей
В больших приложениях размещайте каждый модуль в отдельном файле в папке R/. Shiny автоматически загружает исходный код всех файлов из R/ при запуске приложения. Благодаря этому каждый модуль остаётся автономным и может независимо проходить тестирование с использованием пакета shinytest2.
# Recommended project structure:
# myapp/
# app.R # main app: source modules + wire up
# R/
# mod_filter_plot.R # filter_plot_ui() + filter_plot_server()
# mod_summary_table.R # summary_table_ui() + summary_table_server()
# mod_download.R # download_ui() + download_server()
# tests/
# testthat/test-mod_filter_plot.R
# In app.R:
library(shiny)
# source('R/mod_filter_plot.R') # not needed if in R/ folder
ui <- fluidPage(filter_plot_ui('p1'))
server <- function(input, output, session) { filter_plot_server('p1') }
shinyApp(ui, server)Вложенные модули
Модули могут содержать другие модули. Родительский модуль передаёт собственное пространство имён session дочерним вызовам модулей через аргумент session. Каждый уровень вложенности добавляет ещё один префикс пространства имён: outer-inner-element_id.
# Outer module uses an inner module
outer_server <- function(id) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
# Call an inner module using this module's session
inner_result <- inner_module_server(
id = 'inner',
session = session # passes the namespaced session
)
output$combined <- renderText({
paste('Inner result:', inner_result())
})
})
}
# ID chain: outer -> inner
# Full ID: outer-inner-elementТестирование модулей с помощью shinytest2
Пакет shinytest2 позволяет писать автоматизированные тесты для модулей, оборачивая их в минимальное приложение. Используйте AppDriver, чтобы управлять браузером, задавать входные данные и проверять значения результатов — всё это без настоящего сеанса браузера.
library(shinytest2)
# Wrap the module in a testable app
test_that('filter_plot module filters correctly', {
test_app <- shinyApp(
ui = fluidPage(filter_plot_ui('test')),
server = function(input, output, session) {
filter_plot_server('test')
}
)
app <- AppDriver$new(test_app)
app$set_inputs('test-dataset' = 'iris') # namespaced input
app$wait_for_idle()
# Assert plot was rendered
expect_true(!is.null(app$get_value(output = 'test-scatter_plot')))
})Шаблоны взаимодействия модулей
Краткий обзор способов взаимодействия модулей с родительским приложением:
- От родителя к модулю: передайте реактивное значение серверу модуля в качестве параметра.
- От модуля к родителю: верните реактивное значение из moduleServer().
- Между соседними модулями: родитель хранит общее состояние (
reactiveValues) и передаёт его каждому модулю. - Глобальное состояние: используйте
reactiveValues, определённое в родительском приложении, и передавайте ссылки на него вниз.
# Sibling module communication via parent state
server <- function(input, output, session) {
shared <- reactiveValues(selected_row = NULL)
# Table module sets the selection
table_module_server('tbl', shared_state = shared)
# Detail module reads the selection
detail_module_server('detail', shared_state = shared)
# Both modules communicate through 'shared' reactiveValues
# Table sets shared$selected_row; Detail reads it
}Быстрая проверка
Почему все идентификаторы элементов интерфейса в функции пользовательского интерфейса модуля должны быть обёрнуты в ns()?
Итоги изучения модулей Shiny
Основные выводы из темы «Модули Shiny для повторного использования кода»:
- Модули предотвращают конфликты идентификаторов, добавляя пространство имён ко всем идентификаторам с помощью
NS(id). - Пользовательский интерфейс модуля: обычная функция с
ns <- NS(id); оборачивайте все идентификаторы вns(). - Сервер модуля:
moduleServer(id, function(input, output, session) {...}). - Передавайте реактивные значения INTO модули в качестве параметров функций; RETURN реактивные значения для передачи данных вверх.
- Вызывайте один и тот же модуль несколько раз с разными идентификаторами, создавая независимые экземпляры.
- Организуйте модули в файлах
R/mod_*.R; Shiny автоматически загружает исходный код папкиR/. - Тестируйте модули с помощью
shinytest2::AppDriver.
# Complete module example
my_module_ui <- function(id) {
ns <- NS(id)
tagList(selectInput(ns('var'), 'Variable:', choices = names(mtcars)),
plotOutput(ns('hist')))
}
my_module_server <- function(id, data) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
output$hist <- renderPlot(hist(data()[[input$var]]))
})
}
# Use it:
ui <- fluidPage(my_module_ui('m1'), my_module_ui('m2'))
server <- function(input, output, session) {
d <- reactive(mtcars)
my_module_server('m1', d)
my_module_server('m2', d)
}
shinyApp(ui, server)Часто задаваемые вопросы
Урок «Модули Shiny для повторного использования кода» бесплатный?
Да — полный текст урока «Модули Shiny для повторного использования кода» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс R Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Модули Shiny для повторного использования кода»?
Инкапсулируйте логику интерфейса и сервера в модули с пространствами имён, пригодные для повторного использования Ты практикуешь R Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать R Academy?
Предыдущий опыт не требуется. R Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Модули Shiny для повторного использования кода»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке R Academy?
Да. Каждый урок R Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Глубокое погружение в реактивное программирование
- Модули Shiny для повторного использования кода
- Динамический интерфейс с renderUI и insertUI
- Развёртывание приложений Shiny