使用reactivePoll监控并处理文件变化

Question

我正在尝试以闪亮的方式设置以下内容：

1. 使用自定义读取例程读取源文件
2. 处理数据帧并渲染
3. 使用自定义文件更改检查器监视源文件的更改：当源文件更改时，重复 1 和 2

如何实现这一点？

根据各种帖子，我一直在尝试运气

reactivePoll

，因为这在概念上似乎是最简单的。但是，根据具体的尝试，我遇到了各种问题，例如找不到

checkFunc

，或其输入参数未被识别。

更一般地说，我仍在努力理解使变量成为反应性的多种方式（反应性与观察与观察事件的优点）以及所有这些如何适用于我的情况。

下面是一些希望提供要点的简化代码：

library(shiny)
library(tidyverse)

#---------create data-----------
#tibble
id=c('p1','p2','p3')
val=c(2,4,6)
my_data=tibble(id,val)

#csv
file_csv='test.csv'
write_csv(my_data,file_csv)


#my "checkFunc" routine (with input argument)
myFileCheck = function(input_path) {
  if (file.exists(input_path))
    file.info(input_path)$mtime[1]
  else
    ""}
#test
tmp_time = myFileCheck(file_csv)
print(tmp_time)


#my read routine (with input argument)
myReadRoutine = function(input_path){
  df = read_csv(input_path, id = 'my_source')
}
#test
tmp_df=myReadRoutine(file_csv)
print(tmp_df)

#----------shiny---------
#ui
ui = fluidPage(tableOutput('my_data'))

#server
server = function(input, output, session) {
  
  #-----this part works---
  #always read data upon launch
  df_shiny=myReadRoutine(file_csv)
  
  #some processing for display
  df_shiny_display = reactive({df_shiny %>%
      mutate(val2=val*10)})
  
  #render
  output$my_data = renderTable(df_shiny_display())
  
  #-----this part doesn't----
  #use custom file check function (with argument): if file has changed, use custom file reader
  df_shiny = reactivePoll(1000, session, checkFunc = myFileCheck(file_csv), myReadRoutine(file_csv))
}

shinyApp(ui = ui,
         server = server)

Answer 1

ReactPoll 中的

checkFunc

和

valueFunc

必须是 functions，而不是 调用它们的结果。您当前正在调用 myFileCheck(file_csv) 和 myReadRoutine(file_csv) 而不是传递函数对象。

此外

checkFunc

应该返回一个随文件更改而更改的值，例如文件的修改时间。

更正代码：

library(shiny)
library(tidyverse)

#---------create data-----------
# Create a tibble
id <- c('p1', 'p2', 'p3')
val <- c(2, 4, 6)
my_data <- tibble(id, val)

# Write to a CSV file
file_csv <- 'test.csv'
write_csv(my_data, file_csv)

# Custom file check function
myFileCheck <- function(input_path) {
  if (file.exists(input_path))
    file.info(input_path)$mtime[1]
  else
    Sys.time() # Return current time if the file does not exist
}

# Custom read routine
myReadRoutine <- function(input_path) {
  read_csv(input_path, show_col_types = FALSE)
}

#--------- Shiny App ---------
# UI
ui <- fluidPage(
  tableOutput('my_data')
)

# Server
server <- function(input, output, session) {
  # Monitor the file for changes using reactivePoll
  df_shiny <- reactivePoll(
    intervalMillis = 1000, # Check every second
    session = session,
    checkFunc = function() myFileCheck(file_csv), # Check if the file has changed
    valueFunc = function() myReadRoutine(file_csv) # Read the file
  )
  
  # Process the data for display
  df_shiny_display <- reactive({
    df_shiny() %>%
      mutate(val2 = val * 10)
  })
  
  # Render the table
  output$my_data <- renderTable({
    df_shiny_display()
  })
}

# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)

了解反应性

• Reactive

  ：创建依赖关系并在任何时候重新计算
  依赖关系发生变化。用于需要使用的值
  下游计算或渲染。

• observe

  ：执行其代码
  依赖性改变时的副作用。用于打印、单击按钮、写入文件等操作

• observeEvent

  ：与观察类似，但是
  仅当特定事件发生时触发。