运行闪亮的应用程序时出错&无法打开连接

本文介绍了运行闪亮的应用程序时出错&无法打开连接的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述

我正在尝试从我的计算机上的.RData文件加载数据，并且我正在尝试为此运行一个闪亮的应用程序。我的代码如下，但当我运行它时，我得到错误"Can‘t Open Connection"..为什么会出现此错误？

library(shiny) ui <- fluidPage( tableOutput("table") ) server <- function(input, output, session) { dataset <- reactive({ if (inFile == "") return(NULL) get(inFile$file1, load("E:/RProjects/Dashboard/gender1.RData")) }) output$table <- renderTable({ if (is.null(dataset())) return(NULL) head(dataset(), 10) }) } shinyApp(ui, server)

样本数据：

structure(list(Gender = c("Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male"), Height = c(73.847017017515, 68.7819040458903, 74.1101053917849, 71.7309784033377, 69.8817958611153, 67.2530156878065, 68.7850812516616, 68.3485155115879, 67.018949662883, 63.4564939783664), Weight = c(241.893563180437, 162.3104725213, 212.7408555565, 220.042470303077, 206.349800623871, 152.212155757083, 183.927888604031, 167.971110489509, 175.92944039571, 156.399676387112 ), BMI = c(0.0443566151469252, 0.0343082174614673, 0.0387343292394288, 0.0427654457094595, 0.0422547891767963, 0.033653156898047, 0.0388739862001733, 0.0359564180086832, 0.039169072415755, 0.0388404008602306), probability = c(5.77831234737499e-06, 0.605952546493327, 2.62595199514618e-05, 0.000362873417265588, 0.00461190097404834, 0.911068673692331, 0.0496119303175197, 0.352335117615303, 0.139124546478089, 0.343426515632885)), row.names = c(NA, 10L ), class = "data.frame") 推荐答案

正如维什什所说，我认为你可能需要使用readRDS而不是load，但这里有一个shiny应用程序，可以同时使用csv、rds或rda。

首先，快速调试设置，以便我们有三种类型的文件可供测试：

write.csv(mtcars, file="mt.csv") saveRDS(mtcars, file="mt.rds") save(mtcars, file="mt.rda")

(生产应用程序当然不需要)

现在应用程序：

library(shiny) ui <- fluidPage( sidebarLayout( sidebarPanel( fileInput("file1", "Choose CSV, rda, or rds File"), tags$hr(), checkboxInput("header", "Header (if CSV)", TRUE), uiOutput("rda_objname") ), mainPanel( tableOutput("contents") ) ) ) server <- function(input, output) { file1_ <- reactive({ req(input$file1) # might also work with input$file1$type, which is something like # 'application/vnd.ms-excel', though for me in testing this was # blank for RDS/RDA ... a <- input$file1 a$ext <- tolower(tools::file_ext(input$file1$name)) # ... though length==1 since we did not do multiple = TRUE a$ext <- ifelse(a$ext == "rdata", "rda", a$ext) a }) rawdat <- reactive({ req(file1_()) inFile <- file1_() # if we ever do fileInput(..., multiple = TRUE), this will need to # be on a vector of length > 1 if ("csv" == inFile$ext) { return( read.csv(inFile$datapath, header = input$header) ) } else if ("rds" == inFile$ext) { return( readRDS(inFile$datapath) ) } else if (inFile$ext == "rda") { e <- new.env(parent = emptyenv()) load(inFile$datapath, envir = e) return( e ) } else return( NULL ) }) output$rda_objname <- renderUI({ # this only displays a select-input if the input file is valid and # an Rdata-looking file, otherwise the select-input is absent req(file1_()) inFile <- file1_() if (inFile$ext == "rda") { obj <- isolate(ls(envir = rawdat())) selectInput("objname", "RDA object name", choices = c("Select object name ...", obj)) } else return( NULL ) }) dat <- reactive({ req(rawdat()) inFile <- isolate(file1_()) if (inFile$ext == "rda") { req(input$objname, input$objname %in% ls(envir = rawdat())) return( get(input$objname, envir = rawdat()) ) } else return( rawdat() ) }) output$contents <- renderTable({ req(dat()) dat() }) } shinyApp(ui, server) 如果您在fileInput中选择CSV或RDS文件，则它将自动呈现表格。如果它以.rda或.rdata(不区分大小写)结尾，那么它将创建一个选择器来选择RDA文件中的哪个对象(因为它们实际上存储具有命名对象的环境，而不是单个对象)。

演示：使用CSV或RDS：

使用RDA文件(其中只有一个对象，mtcars：

代码中的其他一些更改：

• 而不是使用if (is.null(...))，我使用的是更shiny-esquereq(...)方法；当事情不像您(开发人员)希望的那样进行时，它会更方便一些；
我特意做了一些可能不会被隔离的事情，但我想要一个清晰的反应路径；如果A依赖于B，C依赖于A和B，那么当A更新时，C也会更新，然后B也会更新，导致C再次更新...也许令人眼花缭乱，但这是多条依赖关系路径的结果。
• 因为它接受两种类型的存储(一个对象和多个)，所以我需要两个步骤来检索数据：rawdat()可能是环境(RDA)或实际对象；dat()将始终是对象或NULL(如果未选择RDA和对象名称)。
• 我不需要output$rda_objname中的else return(NULL)，在这个示例中，我只是为了清晰和明确的代码而使用它；我很可能不会在我的产品代码中使用它。
• 我在这里也经常使用return；从技术上讲，这些用途中的任何一个都不是必需的，同样，我只是为了这个例子而明确说明。