Download images in Shiny
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- Vorherrschende Sprache
- R
- Sterne
- 2.7k
- Forks
- 641
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Hi! I'm using plotly in a shiny. When I want to download the image, first I used export, it works, but it returns a message "use orca", but it was also superseded by kaleido(). So I use save_image(), and it return an error .
Warning: Error in py_run_string_impl: File "<string>", line 1
open('C:\Users\limbo\AppData\Local\Temp\RtmpkD8Zlu\file1d5837d66529.png', 'wb').write(scope_1d58780818d2.transform(sys.modules['json'].loads(scope_1d58780818d2._last_plot), format='png', width=None, height=None, scale=None))
^
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape
[No stack trace available]
my shiny
library(shiny)
library(plotly)
ui <- fluidPage(
plotlyOutput("plot"),
downloadButton("download", "Download")
)
server <- function(input, output, session) {
p <- reactive({
a <- ggplot(iris,
aes(x = Species,
y = Sepal.Length)
) +
geom_boxplot() +
theme_bw()
a <- ggplotly(a)
a
})
output$plot <- renderPlotly(p())
output$download <- downloadHandler(
filename = function(){
paste0(paste0("test",
Sys.Date()),
".png")
},
content = function(file){
plotly::save_image(p(), file = file)
}
)
}
shinyApp(ui, server)
What can I do about that? Thanks!
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Führen Sie zunächst das bereitgestellte Shiny-Beispiel unter Windows aus und konzentrieren Sie sich dabei auf downloadHandler() und plotly::save_image() mit kaleido. Verfolgen Sie den erzeugten Python-Aufruf und vergleichen Sie ihn mit dem im Fehler angezeigten temporären Pfad; fertig ist die Aufgabe, wenn das Beispiel die PNG-Datei ohne den unicodeescape-Fehler herunterlädt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- plotly, python, r
- Bereich
- data-visualization
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100