一、RShiny 时间线
RShiny的最初版本于2012年发布，并于2013年正式发布在CRAN（The Comprehensive R Archive Network）上。此后，RShiny在开源社区中受到广泛关注，并在各类数据分析、可视化和Web开发中被广泛应用。
近年来，RShiny也获得了一系列改进和升级。例如，在2017年，RStudio推出了Shiny v1.0 版本，对于Shiny应用的性能、稳定性和用户体验进行了极大的提升。
尽管RShiny已有多年的发展历史，但在数据分析、机器学习、深度学习等领域中仍然表现出了广阔的应用前景。
二、R是n元非空有限集合
R语言是一个流行的开源编程语言，广泛应用于各类数据分析、统计分析、机器学习和深度学习等领域。R语言具备多种数据类型、数据结构、数据可视化和数据挖掘等特性，使其成为了数据科学家的必备工具之一。
RShiny是R语言的Web应用框架，允许开发人员使用R语言编写交互式Web应用程序。通过RShiny，开发人员可以轻松地创建基于R语言的可视化和模型预测的Web应用程序，将复杂的R代码转化为高效且易于访问的Web应用。
三、RShiny单细胞
RShiny在生物医学领域中也有广泛的应用。例如，RShiny可以被用于单细胞RNA测序（scRNAseq）数据的分析和可视化。通过RShiny，用户可以轻松地构建一个交互式Web应用程序，以探索单细胞数据，并可以进行数据过滤、聚类和可视化等操作。
下面的代码是一个简单的RShiny应用程序，用于单细胞RNA测序数据可视化：
```{r}
library(shiny)
library(scater)
library(Seurat)
data(sce_cortex)
seu <- CreateSeuratObject(counts = counts(sce_cortex),
assay = "RNA",
meta.data = colData(sce_cortex),
project = "Cortex - Seurat")
ui <- fluidPage(
plotOutput(outputId = "plot")
)
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
DimPlot(seu, reduction = "umap", label = TRUE, pt.size = 0.5, group.by = "cluster")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
四、RShiny下载图片
RShiny还可以用于下载和保存图片或其他数据文件。通过使用downloadHandler函数，可以为用户提供下载选项，以便他们可以将图形、数据和其他信息下载并保存在本地计算机上。
下面的代码是一个简单的RShiny应用程序，用于图像下载功能：
```{r}
library(shiny)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
downloadButton("downloadPlot", "Download Plot")
)
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_point()
})
output$downloadPlot <- downloadHandler(
filename = function() {
paste("iris_plot_", Sys.Date(), ".png", sep="")
},
content = function(file) {
ggsave(file, plot = output$plot())
}
)
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
五、RShiny权限设置
在RShiny应用程序中，可以为用户设置不同的权限和安全级别。例如，可以限制某些用户的访问权限，以保护机密信息和敏感数据。
RShiny中的shinymanager包提供了强大的用户和权限管理功能，使得开发人员可以轻松地创建自定义的登录页面和管理控制台，并设置不同用户的访问权限。
下面的代码是一个简单的RShiny应用程序，用于权限设置功能：
```{r}
library(shiny)
library(shinymanager)
data <- data.frame(
user = c("user1", "user2", "admin"), # user accounts
password = c("pass1", "pass2", "admin"), # passwords
stringsAsFactors = FALSE
)
ui <- fluidPage(
tags$h1("Welcome to my app!"),
fluidRow(
column(
width = 6,
plotOutput(outputId = "plot1")
),
column(
width = 6,
plotOutput(outputId = "plot2")
)
)
)
server <- function(input, output, session) {
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()
})
output$plot2 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, hp)) + geom_point()
})
# Define a user list
my_auth <- c("user1" = "pass1", "user2" = "pass2", "admin" = "admin")
# Call the server module
callModule(
shinymanagerUI,
id = "auth"
)
# Check credentials
res_auth <- callModule(
shinymanager,
id = "auth",
check = list(user = data$user, password = data$password)
)
# Show app only to authenticated users
shiny::conditionalPanel(
condition = "input.password",
ui
)
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
六、RShiny页面权限控制
在RShiny应用程序中，还可以对页面进行权限控制。通过使用renderUI和uiOutput函数，可以根据用户的身份和权限，动态生成相应的页面元素和交互式组件。
下面的代码是一个简单的RShiny应用程序，用于页面权限控制功能：
```{r}
library(shiny)
ui <- fluidPage(
# Show the login panel if the user is not logged in.
conditionalPanel(
condition = "!input.login",
tags$h1("Please log in!"),
textInput("username", "Username:"),
passwordInput("password", "Password:"),
actionButton("login", "Log in")
),
# Show the app if the user is logged in.
conditionalPanel(
condition = "input.login",
tags$h1("Welcome to the app!"),
uiOutput("app")
)
)
server <- function(input, output) {
# Set up the user accounts
users <- reactiveValues(
user1 = "password1",
user2 = "password2",
admin = "password3"
)
# Define the login action
observeEvent(input$login, {
# Check if the user credentials are correct
if (input$username %in% names(users) & input$password == users[[input$username]]) {
# Set the login status to TRUE
output$login <- reactiveValues(logged_in = TRUE)
} else {
# Show an error message if the credentials are incorrect
showNotification("Incorrect username or password")
}
})
# Generate the app based on the user's role
output$app <- renderUI({
# Check the user's role (user or admin)
if (input$username == "admin") {
# Create an admin-specific UI
fluidRow(
column(width = 6, plotOutput(outputId = "plot1")),
column(width = 6, plotOutput(outputId = "plot2"))
)
} else {
# Create a user-specific UI
plotOutput(outputId = "plot1")
}
})
# Generate the plots
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()
})
output$plot2 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, hp)) + geom_point()
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
七、RShiny HTML引用图片选取
在RShiny应用程序中引用HTML是非常常见的。通过使用img函数，RShiny可以将本地或在线图片引用到Web应用程序中。此外，也可以使用fileInput函数，让用户上传本地图片并将其引用到Web应用程序中。
下面的代码是一个简单的RShiny应用程序，用于引用图片选取功能：
```{r}
library(shiny)
ui <- fluidPage(
tags$h1("Image Selector Demo"),
tags$div(
id = "image",
style = "width: 500px; height: 400px; margin: auto; overflow: hidden;"
),
tags$h3("Select the image you want to display:"),
fileInput("imgfile", "Upload Image"),
br(),
actionButton("loadimg", "Load Image"),
actionButton("clearimg", "Clear Image"),
br()
)
server <- function(input, output, session) {
# Define the image tag
output$image <- renderUI({
if (is.null(input$imgfile)) {
return()
}
tags$img(
src = input$imgfile$datapath,
style = "max-width: 100%; max-height: 100%;"
)
})
# Load the image
observeEvent(input$loadimg, {
if (is.null(input$imgfile)) {
return()
}
output$image <- renderUI({
tags$img(
src = input$imgfile$datapath,
style = "max-width: 100%; max-height: 100%;"
)
})
})
# Clear the image
observeEvent(input$clearimg, {
output$image <- renderUI({})
input$imgfile <- NULL
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
总结
本篇文章讲述了RShiny应用开发的全面解析，并从时间线、R语言、单细胞、图片下载、权限设置和页面权限控制等多个方面详细地阐述了RShiny的应用场景和特性。在实际应用中，RShiny可以帮助数据科学家和开发人员快速开发出高效、易于访问的Web应用程序，并且可以为用户提供强大的交互性和可视化体验。
