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<title>Interfaces graphiques avec R et shiny</title>
<meta charset="utf-8">
<meta name="author" content="Robin Cura & Lise Vaudor d’après L. Vaudor : Formation shiny (2018)" />
<link rel="stylesheet" href="www/xaringan-themer.css" type="text/css" />
<link rel="stylesheet" href="www/style.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<textarea id="source">
class: center, middle, inverse, title-slide
# Interfaces graphiques avec R et shiny
## 1 - Les concepts de base de shiny
### Robin Cura & Lise Vaudor<br/>d’après L. Vaudor : <u><a href='https://github.com/lvaudor/support_shiny'>Formation shiny (2018)</a></u>
### 16/10/2018<br/><br /> École Thématique GeoViz 2018
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## Sommaire
.large[
.pull-left[
- [Organisation générale d'une application shiny](#orga-generale)
- Les composants/widgets
- [Les Inputs](#inputs)
- [Les Outputs](#outputs)
- Mise en page
- [Layouts](#layouts)
- [Panels](#panels)
]
.pull-right[
- [Réactivité : résumé](#all-reactives)
- [Base](#reactive-base)
- [Sortie réactive](#reactive-outputs)
- [Fonctions réactives](#reactive-fonctions)
- [Observation d'éléments réactifs](#reactive-observe)
- [Bloquer la réactivité](#reactive-isolate)
- Applications
- [Démonstration](#demonstration)
- [Exercice](#exercice)
]
]
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## Shiny: qu'est-ce que c'est?
Shiny, c'est un **package R** qui facilite la construction d'**applications web** interactives depuis R.
.center[
]
Les utilisateurs peuvent simplement manipuler une application "clique-boutons" pour exécuter et afficher des résultats fournis par du code R.
---
## Shiny: qu'est-ce que c'est?
- Les résultats fournis sont **réactifs**, c'est-à-dire que quand l'utilisateur fournit une nouvelle valeur d'**input** (= entrée) via un **widget** (= window gadget), les codes R qui dépendent de cet input sont réexecutés et leurs sorties (**output**) affichées.
- Voir les exemples dans la gallerie shiny : http://shiny.rstudio.com/gallery/
- Remarquez que toutes ces applications s'affichent dans un navigateur internet : elles sont donc rendues en **html**.
- Shiny permet en fait de produire des applications en HTML sans faire appel à ce langage, simplement avec du code R.
- Une connaissance de **html**, **css** et **javascript** reste un plus pour produire des applications plus personnalisées.
---
name: orga-generale
## Shiny: qu'est-ce que c'est?
.pull-left[
Une Shiny App se structure en deux parties:
- un côté `UI` qui regroupe tous les éléments de **mise en forme et d'affichage** de l'interface utilisateur elle-même (affichage des **inputs** et des **outputs**)
- un côté `Server` où sont exécutés les codes R qui servent à **produire les outputs** (graphiques, tables, traitements, etc.) et à les **mettre à jour** en cas de changement dans les valeurs d'**inputs**
]
.pull-right[
]
---
## Introduction: démarrer avec le template
.pull-left[
Pour construire votre première appli Shiny, vous pouvez vous aider du **modèle** (*template*) fourni par RStudio, en faisant `File -> New file -> Shiny Web App -> Multiple File`.
Deux fichiers sont alors créés: `server.R`, et `ui.R`.
- La partie **serveur** contient l'ensemble du code R qui doit être executé par l'appli pour fournir les sorties.
- La partie **ui** (= user interface) contient les instructions de construction/mise en forme de l'interface utilisateur.
]
.pull-right[
Vous pouvez ouvrir l'un ou l'autre, et cliquer sur le bouton **Run App** en haut à droite de la partie "script" de l'interface RStudio pour **lancer l'application**.
]
---
## Construire une app (1)
-  UI :
- Ajoutez des **éléments d'entrée** à l'interface avec les fonctions de type `*Input()`
- Ajoutez des **éléments de sortie** à l'interface avec les fonctions de type `*Output()`
-  server:
- Encapsulez le code utilisé pour créer l'output dans une fonction de type `render*()`
- **Assignez à l'output** la sortie de `render*()`.
---
## Construire une app (2)
- Deux structures de base sont possibles pour les apps: soit avoir tout réuni dans un même script (`app.R`), soit séparer la partie **ui** et la partie **server** dans deux fichiers (**ui.R** et **server.R**). C'est cette deuxième solution que nous allons privilégier ici.
.center[
]
.pull-left[
- Dans cet exemple, `ui` est un *objet de type UI* issu de l'appel à une *fonction*, ici `fluidPage()`. Les différents éléments passés à fluidPage() sont donc des *arguments* : ils sont séparés par des virgules.
]
.pull-right[
- Dans `server` on définit une *fonction*, avec `input` et `output` comme arguments. Le corps de cette fonction s'écrit donc comme une suite de lignes de commandes : les commandes sont séparées par des retours à la ligne.
]
---
## Construire une app (3)
.center[
]
- Le répertoire qui contient votre application doit être construit d'une manière qui facilite son déploiement sur un serveur distant :
- `ui.R`, `server.R`, et éventuellement `global.R` à la racine
- des sous-dossiers pour (par exemple) les données, des scripts, etc.
- un dossier `www` qui permet de faire référence à des éléments utiles au navigateur web, *qui ne sont pas issus de calculs de R* (images, photos, logos, feuilles de style css, etc.)
- Les commandes du fichier **global.R** sont exécutées dans un environnement **"global"**. C'est-à-dire que les packages qu'on y charge ou les objets qu'on y crée seront disponibles **à la fois pour les parties UI et Server**. Les commandes de **global** sont donc exécutées une fois pour toutes (c'est-à-dire, une fois par session, et avant toute autre chose) au lancement de l'application.
---
# Partie 2 : Inputs et outputs
---
name: inputs
## Inputs
- Les **inputs** sont les composants (*widgets*) de l'interface graphique qui permettent aux utilisateurs de fournir des valeurs aux paramètres d'entrée.
.center[
]
---
## Inputs
- Les **inputs** sont les composants (*widgets*) de l'interface graphique qui permettent aux utilisateurs de fournir des valeurs aux paramètres d'entrée.
.center[
]
- Vous pouvez avoir un aperçu de l'ensemble des inputs disponibles pour Shiny dans la gallerie des *widgets* : https://shiny.rstudio.com/gallery/widget-gallery.html
---
## Inputs - Choix multiple
Pour choisir **une ou plusieurs valeurs** parmi plusieurs valeurs **prédéfinies**, plusieurs widgets sont disponibles:
- `radioButtons()` et `selectInput()` permettent de choisir **une valeur**.
- `checkboxGroupInput()` et `selectInput(..., multiple=TRUE)` permettent de choisir **plusieurs valeurs**.
.center[
]
---
## Inputs - Numérique
Les *inputs* numériques permettent de sélectionner une valeur numérique parmi un ensemble prédéfini.
- `numericInput()` permet de saisir une valeur en l'entrant dans un champs
- `sliderInput()` permet de saisir une valeur en faisant défiler un *slider*
- `rangeInput()` permet de sélectionner graphiquement une étendue numérique
.center[
]
---
## Inputs - Texte
- `textInput()` (pour un texte court) ou `textAreaInput()` (pour un texte plus long, par exemple un paragraphe de commentaires)
- `passwordInput()` pour un mot de passe (les caractères sont masqués)
.center[
]
---
## Inputs - Divers
.center[
]
Parmi les autres widgets les plus utiles, on trouve:
- `fileInput()` qui permet de charger un fichier
- `checkboxInput()` qui permet de spécifier si un paramètre a pour valeur `TRUE` ou `FALSE`
- `dateInput()` et `dateRangeInput()` qui permettent de spécifier des dates.
---
## Inputs - Récupérer les valeurs
- On peut récuperer les valeurs d'un **input**, dans la partie `server` d'une appli, en indiquant son nom dans l'objet `input` — une sorte de liste —, donc avec l'opérateur **$** : `input$ID_DE_L_INPUT`
.small[
```r
#############
# Partie UI #
#############
sliderInput(inputId = "monSlider1", label = "Slider 1",
min = 0, max = 50, value = 25, step = 5),
sliderInput(inputId = "monSlider2", label = "Slider 2",
min = -100, max = 100, value = 0, step = 10),
selectInput(inputId = "maSelection", label = "Choisir un élément",
choices = c("Pomme", "Poire", "Papaye"), multiple = FALSE)
#################
# Partie server #
#################
input$monSlider1
# > 25
input$monSlider2
# > 0
input$maSelection
# > "Pomme"
```
]
---
name: outputs
## Outputs (1)
- Les **outputs** sont les composants de l'interface graphique qui permettent d'afficher des éléments résultant d'un traitement dans R (graphiques, tables, textes...).
.center[
]
---
## Outputs (2)
- Les **outputs** sont les composants de l'interface graphique qui permettent d'afficher des éléments résultant d'un traitement dans R (graphiques, tables, textes...).
- Ils font partie de l'interface graphique, et se déclarent donc, comme les **inputs**, dans la partie `UI` :
- **graphiques** : `plotOutput()`
- **texte** : `textOutput()`
- **table** : `tableOutput()`
Il est également possible de produire des outputs de type
- **image** (`imageOutput()`): à ne pas confondre avec `plotOutput()` : ce sont des images qui ne font pas l'objet d'une génération par R mais sont simplement affichées, en .jpg ou .png par exemple.
- **ui** : (`uiOutput()`): cela correspond à la production d'un nouveau "morceau" d'interface utilisateur (du html, donc!).
]
---
## Outputs (3)
- Shiny génère (*render*) le contenu des **outputs** et, celui-ci réagit donc à du code écrit dans la partie `server` de shiny : <br/>
.center[
]
Remarquez, dans le graphique ci-dessus, comme une fonction `renderTruc()` côté **server** correspond à une fonction `TrucOutput()` côté **UI**.
---
## Outputs (4)
- Dans la partie `ui`, on déclare des composants "graphiques" de certains types (`trucOutput()`), et on calcule le contenu à afficher dans ces composants dans la partie `server` (`renderTruc()`), en liant les deux via la déclaration d'un **output**
.center[
]
---
## Outputs (5)
.small[
```r
#############
# Partie UI #
#############
plotOutput(outputId = "graphique1"),
plotOutput(outputId = "graphique2"),
textOutput(outputId = "texte1")
# [...]
#################
# Partie server #
#################
output$texte1 <- renderText({print(c(1:50))})
output$graphique1 <- renderPlot({plot(1:50)})
output$graphique2 <- renderPlot({plot(50:1)})
```
]
.pull-left[
<!-- --><!-- -->
]
.small[
.pull-right[
```
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
## [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
## [47] 47 48 49 50
```
]
]
---
# Partie 3 : Organisation de l'UI : Layouts et panels
---
name: panels
## Les Panels (1)
- Les **panels** permettent de réunir différents éléments (widgets, textes, images...). Les différents types de panels correspondent à différents **styles** (par exemple, fonds gris pour `wellPanel()`, caractères colorés pour `titlePanel()`, etc.)
.center[
]
- Il est possible de **combiner différents types de panels** en les **juxtaposant** ou en les **emboîtant**, comme dans l'exemple ci-contre.
Tout ce que je vais vous montrer dans cette partie **concerne la partie UI des Shiny Apps**!!
---
## Les Panels (2)
- Shiny utilise le *framework* javascript/CSS **Bootstrap** qui définit une page comme une grille :
- une page est divisée en colonnes (`column()`) et en lignes (`fluidRow()`)
- la hauteur d'une ligne est celle de son plus grand élément
- la page est divisée en **12 colonnes** : une colonne de largeur (`width`) **6** occupera donc la moitiée de l'espace horizontal
```r
fluidPage(
titlePanel("Ceci est un titlePanel", ),
fluidRow(column(width = 6, "Première colonne de largeur 6"),
column(width = 2, "Deuxième colonne de largeur 2"),
column(width = 4, "Troisième colonne de largeur 4")
),
fluidRow(
column(width = 6, "Colonne de largeur 6"),
column(width = 6, "Colonne de largeur 6")
)
)
```
---
## Les Panels (2)
.small[
```r
fluidPage(
titlePanel("Ceci est un titlePanel", ),
fluidRow(column(width = 6, "Première colonne de largeur 6"),
column(width = 2, "Deuxième colonne de largeur 2"),
column(width = 4, "Troisième colonne de largeur 4")
),
fluidRow(
column(width = 6, "Colonne de largeur 6"),
column(width = 6, "Colonne de largeur 6")
)
)
```
]
.center[
]
---
name: layouts
## Layouts (1)
- On peut par ailleurs utiliser des types de **layouts** prédéfinis pour organiser son appli...
.center[
]
- **fluidRow()** permet de définir précisément l'organisation de l'appli, en lignes et colonnes. Chaque ligne compte 12 unités de largeur au total.
- **flowLayout()** adapte le layout en fonction de la taille totale de l'élément et la taille des éléments qui le composent.
- La différence entre ces types de layout est surtout visible en modifiant la taille de la fenêtre de l'application.
---
## Layouts (2)
- On peut par ailleurs utiliser des types de **layouts** prédéfinis pour organiser son appli...
.pull-left[
]
.pull-right[
- `sidebarLayout()` divise la fenêtre en deux éléments : un élément latéral plus étroit (qui contiendra généralement des inputs) et un élément principal (qui contiendra généralement des outputs).
- `splitLayout()` permet de diviser la fenêtre en éléments de taille égale. Si le contenu des éléments est trop important l'élément devient "scrollable".
- `verticalLayout()` dispose les éléments les uns en dessous des autres.
]
---
## Layouts en onglets
- Les différents *inputs* et *outputs* peuvent aussi être organisés dans des structures emboîtantes :
.center[
]
---
# Partie 4 : Réactivité
---
name: reactive-base
## Réactivité : base
.center[
]
Dans sa version la plus simple, la chaîne de réactivité ressemble en fait à ceci :
Comprendre : à chaque changement de `input$x`, l'`expression()` est ré-évaluée et met à jour `output$y`.
---
name: reactive-outputs
## Fournir des outputs réactifs
.center[
]
Pour rappel, voici comment l'on procède pour fournir un output réactif:
.center[
]
---
## Fournir des outputs réactifs - exemple (1)
.pull-left[
]
.pull-right[
Observez le diagramme ci-contre, qui décrit un exemple comprenant :
* 3 inputs:
+ `input_a`
+ `input_b`
+ `input_c`
* 2 outputs:
+ `output_d` ; dépend de :
* `input_a`
+ `output_e` ; dépend de :
* `input_a`
* `input_b`
* `input_c`
On va utiliser cet exemple pour illustrer le fonctionnement de la **réactivité** des applications Shiny.
]
---
## Fournir des outputs réactifs - exemple (2)
Commençons par simplifier et expliquer ce diagramme:
.pull-left[
.center[
]
]
.pull-right[
À chaque changement de valeur de `input_a` :
* La fonction `makes output_d` est executée et produit une sortie (`shows output_d`)
* La fonction `makes output_e` est executée et produit une sortie (`shows output_e`)
A chaque changement de valeur de `input_b` ou `input_c` :
* la fonction `makes output_e` est executée et produit une sortie (`shows output_e`)
]
---
## Fournir des outputs réactifs - exemple (3)
.smaller[
```r
# Global
library(shiny)
library(tidyverse)
# UI
ui <- fluidPage(
fluidRow(
column(4, sliderInput(inputId = "input_a", label = "Nb Observations",
min = 1, max = 150, value = 150)),
column(4, sliderInput(inputId = "input_b", label = "Nb barres",
min = 2, max = 30, value = 20)),
column(4, selectInput(inputId = "input_c", label = "Couleur",
choices = c("Grey", "Red", "Blue", "Green")))
),
fluidRow(
column(6, dataTableOutput(outputId = "output_d")),
column(6, plotOutput(outputId = "output_e"))
)
)
# Server
server <- function(input, output) {
output$output_d <- renderDataTable({
table_filtree <- iris %>%
sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
})
output$output_e <- renderPlot({
table_filtree <- iris %>%
sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
ggplot(table_filtree) +
geom_histogram(aes(x = Sepal.Length), bins = input$input_b,
fill = input$input_c)
})
}
```
]
---
## Fournir des outputs réactifs - exemple (3)
---
## Fournir des outputs réactifs - exemple (3)
#### Quel est le problème avec cette application ?
.pull-left[
.smaller[
```r
# Server
server <- function(input, output) {
output$output_d <- renderDataTable({
table_filtree <- iris %>%
* sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
})
output$output_e <- renderPlot({
table_filtree <- iris %>%
* sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
ggplot(table_filtree) +
geom_histogram(aes(x = Sepal.Length),
bins = input$input_b,
fill = input$input_c)
})
}
```
]
]
.pull-right[
]
--
- L'histogramme et le tableau affiché ne correspondent pas aux mêmes données : l'échantillonage est exécuté deux fois.
--
- La "réactivité" ne peut reposer uniquement sur des `input`, on a aussi besoin de structures **réactives** capables de stocker (et de mettre à jour) des objets.
---
name: reactive-fonctions
## Modulariser les réactions
.center[
]
.pull-left[
- La fonction `reactive()` permet de modulariser du code réactif...
- L'usage de **reactives** est particulièrement utile lorsque certains morceaux de code sont utilisés par **plusieurs outputs à la fois**, et permet d'éviter des redondances dans le code.
]
.pull-right[
.center[
]
]
---
## Modulariser les réactions - exemple
.pull-left[
On adapte notre code inital
.small[
```r
# Server
server <- function(input, output) {
output$output_d <- renderDataTable({
table_filtree <- iris %>%
sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
})
output$output_e <- renderPlot({
table_filtree <- iris %>%
sample_n(input$input_a) %>%
arrange(Species, Sepal.Length)
ggplot(table_filtree) +
geom_histogram(aes(x = Sepal.Length),
bins = input$input_b,
fill = input$input_c)
})
}
```
]
]
--
.pull-right[
Avec une fonction `reactive()` pour stocker notre table
.small[
```r
# Server
server <- function(input, output) {
*table_filtree <- reactive({
* iris %>%
* sample_n(input$input_a) %>%
* arrange(Species, Sepal.Length)
*})
output$output_d <- renderDataTable({
* table_filtree()
})
output$output_e <- renderPlot({
* ggplot(table_filtree()) +
geom_histogram(aes(x = Sepal.Length),
bins = input$input_b,
fill = input$input_c)
})
}
```
]
]
- Une fonction `reactive()` est une **fonction** : on l'apelle donc avec des parenthèses :
.small[
```r
# Declaration
abc <- reactive(mean(iris$Sepal.Length))
# Utilisation
abc()
#> 5.843333
```
]
---
## Modulariser les réactions - exemple
---
name: reactive-observe
## Observer des variables (1)
- On peut parfois avoir besoin d'observer et de réagir à des changements de variables réactives, sans pour autant renvoyer un résultat.
- Par exemple, dans l'application présentée, le *slider* du nombre de barres de l'histogramme ("Nb barres") a des bornes min et max définies dans l'`UI`, mais on peut vouloir ajuster ces bornes.
- Quand les 150 observations sont présentes, le maximum (*30*) est adapté
- Mais quand on échantillonne seulement 20 observations, le nombre de barres maximum devrait s'adapter.
On utilise pour cela la fonction `observe()` :
.center[
]
---
## Observer des variables (2)
.pull-left[
]
.pull-right[
.small[
```r
# Server
server <- function(input, output, session) {
# [...]
observe({
if (input$input_a > 30){
updateSliderInput(inputId = "input_b",
session = session,
min = 2,
max = 30)
} else {
updateSliderInput(inputId = "input_b",
session = session,
min = 2,
max = input$input_a,
value = input$input_a/2)
}
})
}
```
]
]
---
name:reactive-isolate
## Empêcher des réactions
- On peut chercher à ne pas executer un code quand un élément réactif change
.center[
]
---
## Empêcher des réactions
.pull-left[
]
.pull-right[
.small[
```r
# UI
fluidRow(
column(width = 4,textInput("word1",
"First word",
"Hello")),
column(width = 4,textInput("word2",
"Second word",
"Master")),
column(width = 4,textOutput("combi"))
)
# Server
output$combi <- renderText({
paste(input$word1,isolate(input$word2))
})
```
]
]
- Ici, l'output n'est actualisé que quand le deuxième input est modifié.
- **Une modification du premier input ne déclenche pas le code contenu dans le contexte réactif**.
---
name: all-reactives
## Récapitulatif des éléments réactifs
.center[
]
---
name: demonstration
class: middle
## Une petite démonstration
- On va adapter l'application de base aux données "Dans Ma Rue" pour créer une application d'exploration interactive de ces données.
- On souhaite donc avoir :
- Une carte de localisation des incidents
- Un moyen de sélectionner l'année
- Un moyen d'isoler des types d'incidents
- Un graphique récapitulatif des incidents sélectionnés
---
name: exercice
class: middle, inverse
## Exercice
#### Depuis la base applicative créée auparavant, améliorer l'application pour la rendre plus adaptée à l'exploration des données.
Quelques idées/pistes :
- Remplacer la carte statique par une carte dynamique
- Intégrer une exploration des sous-types
- Intégrer les données IRIS pour les rendre elles aussi explorables
- Remplacer le graphique récapitulatif par un graphique interactif
- Changer la manière de sélectionner l'année
</textarea>
<script src="www/libs/remark.min.js"></script>
<script src="www/macros.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightLines": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function() {
var d = document, s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})();</script>
<script>
(function() {
var i, text, code, codes = document.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
})();
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>