我已经构建了一个闪亮的仪表板，其中有一组数据作为数据框加载 . 它使用dplyr然后选择列，根据需要改变新列，应用一组过滤器，然后使用各种基于ggplot2的高级包进行绘图 .
我们尝试做一次数据加载，选择和变异 . 过滤位于反应变量中，由绘图访问，并基于不同的输入值 .
据我所知，这是一个非常标准和典型的用例 .
我想知道是否有人可以就工作流模式提出建议，以使输出更具响应性 .
我在这种写模式中遇到两种情况，这些情况似乎会导致严重的用户界面延迟，我想避免这种情况：
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首先，当仪表板首次加载时，它会尝试使用NULL数据绘制图表 . 我发现我可以通过使用if（is.null（my_data_frame））并返回geom_blank（）而不是我们的情节来解决这个问题 . 有更简洁/更快的方法吗？
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其次（更具挑战性）：我的绘图右边是一组（可能很大）的过滤器选项，允许用户分析子集 . 如果用户快速连续点击其中几个选项，Shiny将重复重新计算我们的reactive（）值并为每个点击事件重新绘制图表：用户实际上只需要设置或清除5个选项 . 有没有办法防止这种情况发生 - 所以如果重新计算没有完成，我们不会继续正在进行的情节，因为我们刚刚使数据失效？或者您是否考虑使用更新按钮对选项进行分组以防止这种情况发生？
2 回答
回应你的第二颗子弹 . 查看闪亮的debounce/throttle功能 . 这些应该减慢响应响应，以便用户可以在图表或表示元素重新计算之前完成UI控件 .
对于第一个问题，请尝试使用反应块内的
req函数 . 如果您的绘图正在等待加载数据帧，您可以将用于加载数据帧的代码放在命名的反应块中（看起来您可能已经这样做了），然后将其传递给req. 这将阻止绘图尝试渲染，直到它收到传递给req的任何内容的有效值 .对于第二个，如果您通常希望用户在所需的绘图更新之间更改多个选项，我建议将绘图渲染包装在
observeEvent并具有'Update'按钮 .最后，为了增加性能，我今天才看到Shiny v1.2.0刚刚发布或即将发布，其主要功能是绘图缓存 . 你可以找到更多细节HERE .