有了上一個部分的作業，充分的執行了前端UI的輸入，後端Server運算，與前端UI的再顯示結果功能．
本段，將就前後端往返的Action部分，進行進階的程式控制．

1. Reactivity in R

Reactiveity 流程

以前篇的例子來看，透過畫面的拉bar拉動，基本上就是使用者自UI給了新的Input，這時即透過Reactivity Notify傳遞給Server進行運算，運算完畢之後，再回應給UI進行顯示。
兩段的流程Step圖示如下:

Reactiveity值傳遞

Reactiveity Values的傳遞，重點如下:

• Reactive values act as the data streams that flow through your app.
• The input list is a list of reactive values. Thevalues show the current state of the inputs.
• You can only call a reactive value from a function that is designed to work with one.
• Reactive values notify. The objects created by reactive functions respond.
  基本流程(即時互動)
  
  可透過處理，有不同的互動方式(即時/人工(延時)觸發)
  

2.reactive()函數相關模組化作業

首先先來看看這段作業

# 02-two-outputs
library(shiny)
ui <- fluidPage(
sliderInput(inputId = "num",
label = "Choose a number",
value = 25, min = 1, max = 100),
plotOutput("hist"),
verbatimTextOutput("stats")
)
server <- function(input, output) {
output$hist <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num))
})
output$stats <- renderPrint({
summary(rnorm(input$num))
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)

本段程式是一個簡易的案例，可以看見一個input$num，將對應有兩組輸出:

• rutput$hist <- renderPlot
• output$stats <- renderPrint
  而根據下圖的流程說明，input$num這個為共用的物件在傳遞。
  
  這類共用的物件，將可透過reactive()函數，將這類共用的部份抽出當作共用的模組的部分。
  (例:data <- reactive({rnorm(input$num)}))
  
  reactive() 重點提示:
• reactive() makes an object to use (indownstream code)
• Reactive expressions are themselves reactive. Use them to modularize your apps.
• Call a reactive expression like a function
• Reactive expressions cache their values to avoid unnecessary computation

2. Trigger Code

Prevent reactions with isolate()

重點提示

• isolate() makes an non-reactive object
• Use isolate() to treat reactive values like normal R values

Trigger code with observeEvent() / observe()

重點提示

• observeEvent() triggers code to run on the server
• Specify precisely which reactive values should invalidate the observer
• Use observe() for a more implicit syntax

Delay reactions with eventReactive()

重點提示

• Use eventReactive() to delay reactions
• eventReactive() creates a reactive expression
• You can specify precisely which reactive values should invalidate the expression

Manage state with reactiveValues()

重點提示

• reactiveValues() creates a list of reactive values
• You can manipulate these values (usually with observeEvent())

小結

## Parting tips(非常重要!!!)
首先先看一下Shiny APP整個的架構。

呼應前圖對應層級，有些的作業處理，就效能面是或是生效的範圍來說，就要放到對應的地方處理。舉例來說，在Server範圍以外的程式，將只被執行一次，某些特殊的初始作業，例如讀檔案存成df的作業，就是初始時，僅需處理一次的作業。

參考資料

How to start with Shiny – Part 2
[shiny-cheatsheet copy - RStudio](shiny-cheatsheet copy - RStudio)