TokyoR 81회 리뷰

# TokyoR 81회 리뷰
## <a href="https://github.com/shinykorea">Shinykorea 밋업</a>
### <a href="https://github.com/jinseob2kim">김진섭</a>
### 2020-03-16

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<div class="my-footer"><span><a href="https://www.zarathu.com">Zarathu Co.,Ltd</a>   
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<a href="https://github.com/jinseob2kim">김진섭</a></span></div>

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# Executive Summary

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일본 R 밋업 중 하나인 [TokyoR](https://tokyor.connpass.com/) 중 [81회 shiny 특집](https://tokyor.connpass.com/event/141318/)을 리뷰하였다.
]

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- 초심자세션: [R](https://speakerdeck.com/kilometer/tokyo-dot-r-number-81-introduction-and-demonstration)과 [shiny 기초](https://speakerdeck.com/kyyonko/di-81hui-tokyor-chu-xin-zhe-setusiyon2-hazimetefalseshiny-80e4f56b-198d-4d7d-a4e0-df1097aa226d)를 다루었다.
]
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.large[
- 응용세션1: [비동기 프로그래밍](https://www.slideshare.net/hoxo_m/shiny-177170789), [30분만에 적당히 사용할 shiny 앱 만들기](https://randpy-testserver.shinyapps.io/Slide/) 를 다루었다. 
]
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.large[
- 응용세션2: [leaflet 이용 지도앱 만들기](https://www.slideshare.net/kashitan/shinyleaflettips-177070514), [shiny앱을 지탱하는 엔지니어링 패키지](https://speakerdeck.com/okiyuki99/190928-tokyor81-shiny) 를 다루었다. 
]
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- LT: [Shiny로 만드는 사진편집앱](https://igjit.github.io/slides/2019/09/shinyroom/), [Shiny로 사내용 범용 통계 앱 만들기](https://slack-files.com/T06PCFXL2-FNULHJB2R-fe31d13827), 오픈소스 약물동태 시뮬레이션, [shiymeta로 재현가능한 R code 생성하기](https://docs.google.com/presentation/d/1aHRVEE05L7HO90TsTTFNsJZsVH-oI2umYlNR3NuXbac/edit) 등을 다루었다. 
]

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# 초심자세션

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# R 기초

https://speakerdeck.com/kilometer/tokyo-dot-r-number-81-introduction-and-demonstration

- R 10년 이용

- RStudio 이용법, 기본 연산자, Readable code 를 위한 tidyverse 생태계 강조.
]

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# 시작하는 shiny

https://speakerdeck.com/kyyonko/di-81hui-tokyor-chu-xin-zhe-setusiyon2-hazimetefalseshiny-80e4f56b-198d-4d7d-a4e0-df1097aa226d?slide=2

- shiny 소개 및 uu/server 작성방법.

- 배포방법: shiny server, shinyapps.io, RStudio Connect
]

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# 응용세션 1

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# 비동기 프로그래밍

https://www.slideshare.net/hoxo_m/shiny-177170789

- Shiny 에서 복수유저의 요청을 처리할 필요성.

- [future](https://github.com/HenrikBengtsson/future), [promises](https://rstudio.github.io/promises/) 패키지 
]

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# Shiny 복수유저 처리 방법

사용자 요청을 잘게 나눈 후 번갈아가면서 실행.

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# 긴 작업 있으면 다 밀림

예) DB 접속

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# 비동기: 긴 작업은 별도 프로세스

다른 사용자의 대기시간을 줄일 수 있다.

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# future: 비동기작업 실행

```r
library(future);library(promises)
plan(multisession) # multicore

## Original
output$table <- renderTable(long_task() %>% head(input$n))

## Future
*output$table <- renderTable(future({ long_task()}) %...>% head(input$n))
```

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# promises: `%...>%`

비동기결과 취득은 어떻게?

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# 똑같이 renderXXX 에 넣으면 됨.

```r
output$table <- reanderTable({
  future({ read.csv(filepath) })
})
```

추가작업은 `%>%` 가 아닌 `%...>%` 로 수행

```r
output$table <- reanderTable({
  future({ read.csv(filepath) }) %...>%
  filter(date == input$date)
})
```

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# [future.apply](https://github.com/HenrikBengtsson/future.apply) 패키지

- 윈도/맥/리눅스에서 **동일한 코드**로 멀티코어 지원.
]

```r
library(future.apply)
```

```
## Loading required package: future
```

```r
plan(multisession)
system.time(
  future_lapply(1:4, function(x){Sys.sleep(1)})
)
```

```
##    user  system elapsed 
##   0.076   0.004   1.313
```

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# 30분만에 shiny 앱 만들기

https://randpy-testserver.shinyapps.io/Slide

- 본인이 만든 shiny 앱 내용 소개

- DT, shinycssloader, withProgress

- [Bookmark](https://shiny.rstudio.com/articles/bookmarking-state.html): **현재 앱 설정상태**를 url로 저장 가능.

]

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# 응용세션 2

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# [leaflet](https://rstudio.github.io/leaflet/) 지도앱 만들기

https://www.slideshare.net/kashitan/shinyleaflettips-177070514

- `updateSelectInput`: Input 업데이트

- `leafletProxy`: 지역 바꿀 때마다 지도 zoom 리셋

- `fitBounds`: 지역 바꿀 때마다 지도 경계 자동세팅

- `input${id}_shape_click`: 지도의 장소 클릭하면 이름 보여줌.

]

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# [Census viewer](https://kashitan.shinyapps.io/census_viewer/)

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# shiny앱을 지탱하는 패키지

https://speakerdeck.com/okiyuki99/190928-tokyor81-shiny

- [memoise](https://github.com/r-lib/memoise): 데이터 읽기 고속화

- [pool](https://github.com/rstudio/pool): shiny DB 커넥션 관리

- [ShinyProxy](https://www.shinyproxy.io/): Shiny앱 도커 배포

- [Shinyloadtest](https://rstudio.github.io/shinyloadtest/): shiny앱 테스트

- [Shinytest](https://rstudio.github.io/shinytest/articles/package.html): R 패키지에 있는 shiny앱 테스트 
]

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# [A/B 테스트 샘플수 계산기](https://okiyuki.shinyapps.io/ShinyAB/)

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# [memoise](https://github.com/r-lib/memoise)

반복해서 불러오는 것을 cache

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# [pool](https://github.com/rstudio/pool): 쉬운 DB 접속관리

Shiny에서 DB 접속관리 고통스럽다.

- 예) DB에서 불러오는 도중 앱이 닫혀서 DB 연결이 남아있음.

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# [Shinytest](https://rstudio.github.io/shinytest/articles/package.html): shiny앱 테스트

R 패키지에 테스트 코드 넣을 수 있다.

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# test.R

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# LT

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# 사진편집앱

https://igjit.github.io/slides/2019/09/shinyroom/

- [imager](https://github.com/dahtah/imager): 이미지 처리

- [golem](https://github.com/ThinkR-open/golem): Shniy앱 R패키지로 만들게 도와줌.

- [shinythemes](http://rstudio.github.io/shinythemes/): 테마

]

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# [shinyroom](https://github.com/igjit/shinyroom)

https://shinyroom.herokuapp.com/

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# 사내용 범용 통계 앱

https://slack-files.com/T06PCFXL2-FNULHJB2R-fe31d13827

- 이케다 타쿠로 37세, 리서치회사, R/shiny 1년, VBA 10년

- Excel VBA 한계를 느껴 shiny 배움.

- 서버 운용 불가능할 때: 그냥 전부 zip 압축하여 전달

- [원클릭으로 앱실행 원할 때](https://qiita.com/stkdev/items/954936991b1757008f50): `shiny::runapp()` R 스크립트를 vbs 배치파일로.

- 일본어 처리: `iconv(from = "cp932", to = "utf8")`

- 외부 **js, css** 이용: `tags$script(src="multiselect.js",type="text/javascript")`

- Tableau/Alteryx 와 비교: shiny가 커스터마이징 좋은듯.

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# 앱: 데이터 보기

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# 앱: 데이터 시각화

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# 앱: 클러스터링

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# 앱: Kmeans

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# Zip 압축

사내 shiny server 허락 안될 때: R, shiny 앱과 배치파일을 통째로 압축.

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# [shiymeta](https://github.com/rstudio/shinymeta): Reproducible R code

[링크](https://docs.google.com/presentation/d/1aHRVEE05L7HO90TsTTFNsJZsVH-oI2umYlNR3NuXbac/edit#slide=id.g600e22e98e_0_0)

- Shiny는 인터랙티브가 강점, 재현가능성은 Rmd보다 떨어짐.

- [shiymeta](https://github.com/rstudio/shinymeta) 로 shiny 앱과 동일한 Rscript 생성.

]

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# useR! 2019

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# Example app

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# Code

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# code 텍스트로 저장

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# `metaRender`

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# `..(input$var)`

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# `expandChain`

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# Executive Summary

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일본 R 밋업 중 하나인 [TokyoR](https://tokyor.connpass.com/) 중 [81회 shiny 특집](https://tokyor.connpass.com/event/141318/)을 리뷰하였다.

- 초심자세션: [R](https://speakerdeck.com/kilometer/tokyo-dot-r-number-81-introduction-and-demonstration)과 [shiny 기초](https://speakerdeck.com/kyyonko/di-81hui-tokyor-chu-xin-zhe-setusiyon2-hazimetefalseshiny-80e4f56b-198d-4d7d-a4e0-df1097aa226d)를 다루었다.

- 응용세션1: [비동기 프로그래밍](https://www.slideshare.net/hoxo_m/shiny-177170789), [30분만에 적당히 사용할 shiny 앱 만들기](https://randpy-testserver.shinyapps.io/Slide/) 를 다루었다.

- 응용세션2: [leaflet 이용 지도앱 만들기](https://www.slideshare.net/kashitan/shinyleaflettips-177070514), [shiny앱을 지탱하는 엔지니어링 패키지](https://speakerdeck.com/okiyuki99/190928-tokyor81-shiny) 를 다루었다.

- LT: [Shiny로 만드는 사진편집앱](https://igjit.github.io/slides/2019/09/shinyroom/), [Shiny로 사내용 범용 통계 앱 만들기](https://slack-files.com/T06PCFXL2-FNULHJB2R-fe31d13827), 오픈소스 약물동태 시뮬레이션, [shiymeta로 재현가능한 R code 생성하기](https://docs.google.com/presentation/d/1aHRVEE05L7HO90TsTTFNsJZsVH-oI2umYlNR3NuXbac/edit) 등을 다루었다. 
]

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# END