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看了看往期的博客，这个话题竟然是第一次涉及，还真是学无止境啊。

Web Service 这个概念比较成功了，在SOAP服务之后， Restful服务的普及，使得数据库的CRUD操作通过网络无限延伸。普遍的好处是：

1）你不需要安装任何程序，携带数据，只要有网的地方，你就能演示。（远程）

2）只要安装一次，可以多人使用，可以让别人试用。（多用户）

3）不用担心软件或者代码泄密，可以控制用户使用时间和权限。（服务）

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案例一：中文词云

昨天自己动手实践了一把，做了一个简单的低版本词云实现的web，同时里面内嵌了jiebaR分词，导入文本即可分词、画词云，效果如下图：

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案例二：社交网络

网络上的一个社交网络案例——打开网页即可使用：

https://kehaowu.shinyapps.io/SocialNetwork/

这个是个非常简单的应用，我们输入的数据包括人物关系和一些简单的参数。其中人物关系是这样定义的：

比如A和B是friend关系，那么：

输入数据中的Former Person就是A；Later Person就是B，Label就是friend。

依次类推，如果A和B是friend关系，A和C是couples关系，B和C是classmate关系，那么输入数据就应该是：

Former Person: A,A,B

Later Person: B,C,C

Label:friend,couples,classmate

参考博客：

R语言用shiny开发一个简单的画人物关系应用

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案例三:官网的案例库

http://shiny.rstudio.com/gallery/

有案例库，你就知道怎么做了吧？——别告诉我，你没做过PPT，copy一下他们的代码就行啦~

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一、Shiny安装

. 直接通过包管理器安装

      install.packages("shiny")

2. 利用devtools通过github安装

      if (!require("devtools"))
  install.packages("devtools")devtools::install_github("rstudio/shiny")

这里要注意，如果需要利用代理

library(httr)set_config(
  use_proxy(url="18.91.12.23", port=8080, username="user",password="password"))

或者要设定专门的版本号

      devtools::install_version("shiny", version = "0.10.2.2")

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二、ui.R+server.R+global.R

看到网上大多给你扯ui.R+server.R，很少会提到global.R，笔者在自己实践的时候遇到的了global.R的使用问题，网上教程只能自己参悟了。

ui.R：搭框架，控件；

server.R：每个控件背后的算法代码；

global.R:server.R中，万一有很长的代码与调用很多其他packages就可以用global写一个函数集合，然后统一在server.R调用。

基本的框架就是:

# ui.R

library(shiny)

shinyUI(fluidPage(

))

# server.R

library(shiny)

shinyServer(function(input, output) {

})

往里面的函数里面写东西就行。

1、ui.R——界面设计

library(shiny)

# Define UI for application that plots random distributions
shinyUI(pageWithSidebar(

  # Application title
  headerPanel("Hello Shiny!"),

  # Sidebar with a slider input for number of observations
  sidebarPanel(
    sliderInput("obs",
                "Number of observations:",
                min = 0,
                max = 1000,
                value = 500)
  ),

  # Show a plot of the generated distribution
  mainPanel(
    plotOutput("distPlot")
  )
))

sidebarPanel就是侧面的控件，mainPanel就是右边的控件（默认位置），一般mainPanel通过plotOutput画图。
sliderInput是一个滑动的窗口。

2、server.R

library(shiny)

shinyServer(function(input, output) {

  output$distPlot <- renderPlot({

    dist <- rnorm(input$obs)
    hist(dist)
  })
})

server.R是数据处理的地方，后端，数据来源都来自于ui.R，譬如obs，可能server处理好的图才是返回给ui.R。譬如dist

要调用ui里面的内容的话就是Input$obs就是上面sliderInput里面输入的内容。

Shiny提供一些缓存优化的机制，其中最有效的是Reactive Expression 反冲表达式。

Reactive机制使得交互渲染的效率大幅度提高。举个例子， server.R返回一个数据绘图，但是每次运行需要重新读取数据。但是当如果输入没有变化的时候，这种重复的数据读取会极大的延迟反应，浪费资源。

基于这种考虑，我们使用reactive关键词重写了数据读取模块。reactive像一个带cache的模块，并且当reactive检查到数据输入没有任何变化，那么输出也不会有变化的时候， reactive就会使用缓存的数据，避免了重复运算，加速了反应。

3、global.R

那么关系现在是这样的，ui.R负责前端，是数据获取的地方，server.R是处理的地方，返回的是处理好后的数据列；那么global.R是用来补充server.R的功能的。

一般是用来写一个函数，然后直接在server.R调用。

来看一个官网里面的global的案例：

library(tm)
library(wordcloud)
library(memoise)

# The list of valid books
books <<- list("A Mid Summer Night's Dream" = "summer",
              "The Merchant of Venice" = "merchant",
              "Romeo and Juliet" = "romeo")

# Using "memoise" to automatically cache the results
getTermMatrix <- memoise(function(book) {
  # Careful not to let just any name slip in here; a
  # malicious user could manipulate this value.
  if (!(book %in% books))
    stop("Unknown book")

  text <- readLines(sprintf("./%s.txt.gz", book),
    encoding="UTF-8")

  myCorpus = Corpus(VectorSource(text))
  myCorpus = tm_map(myCorpus, content_transformer(tolower))
  myCorpus = tm_map(myCorpus, removePunctuation)
  myCorpus = tm_map(myCorpus, removeNumbers)
  myCorpus = tm_map(myCorpus, removeWords,
         c(stopwords("SMART"), "thy", "thou", "thee", "the", "and", "but"))

  myDTM = TermDocumentMatrix(myCorpus,
              control = list(minWordLength = 1))

  m = as.matrix(myDTM)

  sort(rowSums(m), decreasing = TRUE)
})

主要就是写了一个函数，一开始把调用的包都给出来了，然后跟函数一样了。这里的memoise函数是缓存的功能，之后就跟正常使用的代码一样。

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三、shiny的部署

很简单的是，一般写完之后放在一个文件夹里面，然后runApp一下那个路径的文件夹就行了。

或者Rstudio里面可以直接：”Run App“按钮，你把三个文件导入Rstudio随便点一下就可以，Rstudio会帮你识别。

其中，你想要最右边的那三个代码栏目的话，把”DESCRIPTION“+”Readme.md“复制到那个文件夹里面，自动会显示出来，而且所有的APP都可以复制同一份内容，上面的两个东西可以到library的example里找得到。

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四、Shiny 服务器

假如你有创建了很多的Shiny服务，那么一个专门的Shiny服务器会方便部署。

一般可以有两种部署，一种是自己搭建一个Shiny Server。这样就可以同时使用很多的Shiny 应用了。

另外一种是直接部署到Shiny云服务上去，譬如“www.shinyapps.io” 注册一个云账号，然后把服务部署到云上去。在注册完成后，你只要遵照详细的链接，授权，和部署的步骤，就可以把本地Shiny App上传部署。

参考来自微信公众号： AIaidddzcAI2ML人工智能to机器学习

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参考文献：

1、中文教程：http://yanping.me/shiny-tutorial/

2、英文官网：http://shiny.rstudio.com/

3、R powered web applications with Shiny：一些讲解，比较深入讲解每个模块内容

巴特西

R︱shiny实现交互式界面布置与搭建（案例讲解+学习笔记）

案例一：中文词云

案例二：社交网络

R语言用shiny开发一个简单的画人物关系应用

案例三:官网的案例库

一、Shiny安装

. 直接通过包管理器安装

2. 利用devtools通过github安装

二、ui.R+server.R+global.R

三、shiny的部署

四、Shiny 服务器

参考文献：

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. 直接通过包管理器安装

2. 利用devtools通过github安装

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