昨天有提到，有些耗時的事情我們並不希望每次資料分析時都在重新做一遍，那鐵人賽到今天有，有想到我們之前做的什麼事情需要耗費大量時間嗎？沒錯，在跟Google 要取經緯度資訊時，我們花了非常多的時間等結果。
首先ui 規劃上，我們分兩部分，一個是按扭區，另一個是表格區。

library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
    fluidRow(
        column(3,
               h4("API抓取經緯度"),
               actionButton("request", "取資料")
        ),
        column(9,
               tableOutput('addressTable')
        )
    )
))

另外因為先前抓取經緯度，我們有定義了幾個函式，這次我把這幾個函式獨立抽出來變成一個r 檔，之後便可以用source 取得這些函式。

再來是server的部分，我想要按下按鈕時，去google 撈取資料，並呼叫圖表更新，所以我先定義了一個reactiveValues ，初始值address 為本地端csv。

library(shiny)
library(tidyr)
library(dplyr)
source("draw_map_function.R")
shinyServer(function(input, output) {
    
    v <- reactiveValues(address = read.csv("input/address.csv", stringsAsFactors=FALSE, header=FALSE))
    
})

接著，就是幫按鈕加上事件，也就是按下按鈕後，會對每筆資料執行getLatLng()，抓取結束後將結果放到v$addressWithLatLng。

observeEvent(input$request, {
    v$addressWithLatLng <- v$address %>%
        rowwise() %>%
        mutate(LatLng = getLatLng(V1)) %>%
        filter(LatLng!="error") %>%
        separate(LatLng, c("Lat", "Lng"), sep=",") %>%
        mutate(Lat=as.numeric(Lat), Lng=as.numeric(Lng))
}) 

最後，只要再加上圖表的部分，這邊的邏輯很簡單，我們只需要判斷v$addressWithLatLng 是不是有值就好。

output$addressTable <- renderTable({
    if (is.null(v$addressWithLatLng)) return(v$address)
    v$addressWithLatLng
})

結果如下：

1.一開始的地址資料。

2.按下取資料後的狀態。

以上就是今天的介紹，明天我們又會針ui 畫面做一些介紹。

ref:
day25原始碼