关于同时使用observeEvent和EventResponsive的说明

我对反应性感到困惑，我希望你们中的一个能帮上忙

当我在代码中使用

eventReactive

时，我包含了一个涉及变量

rpcMatrix

的计算，该变量不会返回。（取而代之的是另一个变量，

DF_new

）返回。我承认这是一种草率的做事方式，但我认为没有理由不起作用

现在，变量

RPC

在

observeEvent

函数中定义。虽然

RPC

不是被动变量，但我相信它的值在

observeEvent

函数中确实会发生变化，因为

wb

会根据

states（）

被动变量发生变化。当

RPC

发生变化时，我希望

eventReactive

函数会导致

rpcMatrix

在

for

循环中发生变化

如果两个变量都在

eventReactive

中，则

rpcMatrix

是否会根据

RPC

中的变化而变化

我之所以避免使用

reactive

关键字，是因为它给我分配

wb

和

loadWorkbook

命令带来了麻烦。 非常感谢你们的帮助。我希望我把问题说清楚

observeEvent(input$submit,{
   #NEXT 2 LINE ARE PERTINENT TO QUESTION: 

   wb <<- loadWorkbook(file =file.path(src,"www","State_Vectors",states()))
...
  RPC<<-read.xlsx(wb,sheet=1,startRow=1,cols=11)
})

data = eventReactive(input$submit,{
       ...
          DF_new<<- hot_to_r(input$tbl)

          *NEXT 2 LINES ARE PERTINENT TO QUESTION:
       rpcMatrix<<-as.data.frame(matrix(0, nrow= dim(as.matrix(category))[1], ncol =dim(as.matrix(category))[1]))
      for(i in 1:dim(category)[1]) #NTP
      {
        for(j in 1:dim(category)[1])
        {
          rpcMatrix[i,j]<<-as.matrix(RPC[i,1])
      }
      }
          DF_new<<-DF_new[,-c(1,2,6)] 
        }
       return(DF_new) 
        })

observeEvent（输入$submit{
#下两行与问题相关：
wb这个不能可靠地工作。这是有问题的，因为它需要在同一个
输入$submit
上触发两个反应语句的特定执行顺序。虽然您可以设置一些优先级值，从而使其更频繁地工作，但优先级功能是unrel不可靠，不鼓励使用

但是这个“执行顺序”问题正是反应性设计所要解决的问题。我建议您考虑使用<代码> ReActualValue<代码> < < /P>
它们有两个主要特点：


跨反应调用的寿命正如您现在可能知道的，反应函数有自己的环境/作用域，并且您在那里创建的变量不会一直存在。一种解决方法是使用
这不能可靠地工作。这是有问题的，因为它需要specific在同一
输入$submit
上触发的两条反应性语句的执行顺序。虽然您可以设置一些优先级值，从而使其更频繁地工作，但优先级功能不可靠，因此不鼓励使用

但是这个“执行顺序”问题正是反应性设计所要解决的问题。我建议您考虑使用<代码> ReActualValue<代码> < < /P>
它们有两个主要特点：


在被动调用中的寿命正如您现在可能知道的，被动函数有自己的环境/范围，并且您在其中创建的变量不会一直存在。一种解决方法是将
用于被动调用或eventReactive，您实际上不需要
用于被动调用或eventReactive不需要

rv <- reactiveValues(wb=NULL,RPC=NULL)

observeEvent(input$submit,{

   rv$wb <- loadWorkbook(file =file.path(src,"www","State_Vectors",states()))
   ...
   rv$RPC<-read.xlsx(rv$wb,sheet=1,startRow=1,cols=11)
})

data <- reactive({
      ...
      DF_new<- isolate(hot_to_r(input$tbl))

      rpcMatrix<-as.data.frame(matrix(0, nrow= dim(as.matrix(category))[1], 
                                         ncol =dim(as.matrix(category))[1]))
      for(i in 1:dim(category)[1]) #NTP
      {
        for(j in 1:dim(category)[1])
        {
          rpcMatrix[i,j]<-as.matrix(rv$RPC[i,1])
      }
    }
    DF_new<-DF_new[,-c(1,2,6)] 
  }
  return(DF_new) 
})