作为Shiny平台构建与R包开发教程的第三小节，本节向读者展示如何利用Shiny server输出自己想要的数据，包括Rplot、Table、Text等信息。

数据输出机制

仍以上一节的案例为基础：

library(data.table)ui.data <- fluidPage(fileInput("data_input1", "Experiment:", accept = ".csv"),tableOutput('data_tbout1')
)server <- function(input, output){read.d1 <- reactive({inFile1 <- input$data_input1if (is.null(inFile1)) return(NULL)fread(inFile1$datapath)})output$data_tbout1 <- renderTable({dat1 <- read.d1()head(dat1)})
}shinyApp(ui.data, server)

上一节解释了数据输入Shiny server的机理，阐明了fileInput–input$input_id组合在数据输入中的作用。数据输出的机理类似，其核心是Funcoutput–renderFunc函数组合，其中Func可以是Table、Plot、Text甚至是Plotly等等。renderFunc中的第一个参数定义了数据输出区域的id，这一id就被追加在server的output变量中。采用output$output_id即可完成server与ui的对接。

随后，output$output_id被赋上renderFunc函数的返回值。renderFunc中的表达式是个“reactive表达式”，即任意事件的发生都会导致该表达式的值被重新计算，以确保它的值与服务器的最新状态匹配。表达式的末尾语句相当于该表达式的返回值。该值也成为了输出的最终内容。在上述案例中，server最终显示的内容是head(dat1)，用于打印上传数据的头部，以提醒用户的确成功地把数据传送到了服务器上。

对于其他类型的输出，只需依葫芦画瓢。

Plotly

plotly包支持shiny接口，能实现shiny网页的动态可视化，从而显著提升用户体验感。同时，plotly的ggplotly函数又能很好地与强大的绘图包ggplot2包构建良好的联系，因而实际上成为了renderPlot方法的优良替代品。

Expmeasure包（见教程首页）的Trend 2D模块就是一个很好的例子：

#This case will NOT run
ui.trend.2D_Plot <- fluidPage(sidebarLayout(sidebarPanel(fluidRow(column(12, align = "center",actionBttn(inputId = "trend_2DPlot_APPLY",label = "APPLY!",style = "pill", color = "danger") )),uiOutput("trend_2DPlot_pick1d_explantory"),width = 3),#**************Notice***************mainPanel(plotlyOutput('trend_2DPlot_plot1', height = "600px"), width = 9)#**************Notice***************)
)server <- function(input, output){#...Codes omittedtrend.2Dplot <- function(dat, x, y){txt1 <- paste("dat$",x,sep='')txt2 <- paste("dat$",y,sep='')g <- ggplot(dat, aes(eval(parse(text = txt1)), eval(parse(text = txt2)))) + geom_smooth() + geom_point() + xlab(x) + ylab(y)#**************Notice***************return(plotly::ggplotly(g))#**************Notice***************}output$trend_2DPlot_pick1d_explantory <- renderUI({pickerInput(inputId = "trend_2DPlot_pick1_explantory",label = "Select explantory variable", choices = input$data_pick2_explantory)})trend_2DPlot_APPLY_click <- 0trend_2DPlot_plot1area <- NULL#**************Notice***************output$trend_2DPlot_plot1 <- renderPlotly({if(input$trend_2DPlot_APPLY > trend_2DPlot_APPLY_click){trend_2DPlot_APPLY_click  <<- trend_2DPlot_APPLY_click + 1trend_2DPlot_plot1area <<- trend.2Dplot(read.d1(), input$trend_2DPlot_pick1_explantory, input$data_pick1_response)}trend_2DPlot_plot1area})#**************Notice***************#...Codes omitted
}

其效果如图所示：

可以看到，plotly中动态交互绘图的工具栏已经显示在Shiny界面上。尽管上述代码复杂，我们只需关注三个地方（被Notice标签包裹）：

plotlyOutput函数：第一个函数定义数据输出区域的id。第二个参数定义输出图片的高度（可有可无，但往往你会发现它还是挺有用的）。
trend.2Dplot自定义函数末尾的ggplotly函数，将一个ggplot转化为plotly的格式。
output变量后跟上数据输出区域的id，从而与ui对接。renderPlotly函数的最后一行返回一个plotly绘图对象，最终使目标区域绘出图像。renderPlotly函数内部代码有些复杂，在本节无需关注，这在下节内容中会详细说明。

动态ui

您可能希望一些Shiny控件会随着用户上传的数据而动态变化。这在上述代码中也已经实现。动态输出ui事实上也是数据输出的一个特殊案例，其核心是uiOutput–renderUI函数组合，其机理与其他数据输出没有太大差异，只不过renderUI函数输出是一个UI而已。

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