`> Blockquote`
library(shiny)
library(shinyWidgets)
library(leaflet)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(shinybusy)
library(readr)
library(data.table)
library(utils)
library(readxl)
library(R.utils)
library(base)
##--------------------------------------------------------------------------------------------
## Importation du script contenu dans le fichier "extract_meteo.R"contenant 2 fonctions : --
##--------------------------------------------------------------------------------------------
# 1- maj_stations : crée le fichier "df_stations.rds" à partir des stations disponibles et le fichier "df_convISO_dispo.rds" -> conversion pays en français et code ISO3166 alpha 2
# 2- extraction : retourne une liste à 4 dimension contenant les noms des fichiers excels à créer et les données météos pour les deux fichiers Opro et toutes les données en se connectant au serveurs meteostat
source("extract_meteo.R")
#Mise à jour des stations, pas important de le faire à chaque ouverture car peu de chances de changement
#maj_stations()
df_stations <- read_rds("df_stations.rds") #chargement tableau avec toutes les stations
df_conversion_ISO_dispo <- read_rds("df_convISO_dispo.rds") #chargement d'un fichier utilisé pour faire la conversion entre le code iso 3166 alpha 2 et le nom du pays en francais
ui <- bootstrapPage(
##---------------------------------------------------------------
## Interface --
##---------------------------------------------------------------
add_busy_spinner(spin = "radar", margins = c(10, 20)), # Logo de chargement
tags$style(type = "text/css", "html, body {width:100%;height:100%}"),
leafletOutput("map", width = "100%", height = "100%"), # Carte
absolutePanel(id='nomappli',top = 0, left=70,img(src = 'EDFMeteostat.png',height = 68.35, width = 397.5),
downloadButton("dl_aide", "Aide"),
downloadButton("dl_rapport", "Rapport Ms-Pro")),# Logo
absolutePanel(id='parametres',class='panel panel-default' ,top = 10, right = 10, # Panneau au premier plan par dessus la carte
width = "auto", fixed = TRUE, draggable = TRUE,
p(),
p(strong("Extraction de données météos au pas horaire")),
pickerInput("pays", label = "Pays", # Menu déroulant sélection pays
choices = df_conversion_ISO_dispo[[3]],
selected = "France Metropole - FR Metro", #sélection par défaut france métropole
#multiple = TRUE,
options = list(`live-search` = TRUE)),
checkboxInput("chexkbox_recent", label = "Avec anciennes stations (arretées depuis plus d'un an)", value = FALSE), #choix données récentes
pickerInput("annee", label = "Choix d'année d'extraction",
choices = c(year(Sys.Date()),
year(Sys.Date() %m-% years(1)),
year(Sys.Date() %m-% years(2)),
year(Sys.Date() %m-% years(3)),
year(Sys.Date() %m-% years(4)),
year(Sys.Date() %m-% years(5)),
year(Sys.Date() %m-% years(6)),
year(Sys.Date() %m-% years(7)),
year(Sys.Date() %m-% years(8)),
year(Sys.Date() %m-% years(9)),
year(Sys.Date() %m-% years(10)),
year(Sys.Date() %m-% years(11)),
year(Sys.Date() %m-% years(12)),
year(Sys.Date() %m-% years(13)),
year(Sys.Date() %m-% years(14)),
year(Sys.Date() %m-% years(15)),
year(Sys.Date() %m-% years(16)),
year(Sys.Date() %m-% years(17)),
year(Sys.Date() %m-% years(18)),
year(Sys.Date() %m-% years(19)),
year(Sys.Date() %m-% years(20)),
year(Sys.Date() %m-% years(21)),
year(Sys.Date() %m-% years(22))
),
selected = year(Sys.Date() %m-% years(1))
),
p(),
p(strong('Calcul des DJU :')),
sliderInput("slider_chauf", label = "Température de consigne chauffage (°C)", min = 15, max = 25, value = 18),
sliderInput("slider_clim", label = "Température de consigne climatisation (°C)", min = 15, max = 25, value = 18),
actionButton("export", label = "Exporter"),
p(),
)
)
#===========================================================================================================
server <- function(input, output, session) { # -------------SERVER------------------------------------------
#===========================================================================================================
#maj_stations()
valeurs <- reactiveValues() #liste pour mettre en mémoire des variables "globales"
##------------------------------------------------------------------------
## Filtration des stations à afficher en fonction du pays sélectionné --
##------------------------------------------------------------------------
filteredData <- reactive({
df_filtr_stations <- df_stations
if (input$chexkbox_recent == FALSE){ # case à cocher si données < à 1 an
df_filtr_stations <- filter(df_filtr_stations , inventory.hourly.end >Sys.Date() %m-% years(1))
}
if (input$pays == 'France Metropole - FR Metro'){ # Centrage sur la france
filter(df_filtr_stations , country == 'FR', timezone == 'Europe/Paris')
} else {
l=which(df_conversion_ISO_dispo[[3]]==input$pays) # Prend la ligne qui correspond au pays choisi
filter(df_filtr_stations, country == df_conversion_ISO_dispo[l,2]) #Filtration en fonction du code ISO du pays
}
})
##---------------------------------------------------------------
## Click station --
##---------------------------------------------------------------
observe({ #Stockage de l'identifiant d'une station dans la liste "valeurs" quand l'utilisateur clique sur un marker
click<-input$map_marker_click
if(is.null(click))
return()
valeurs$id <- click$id
})
##---------------------------------------------------------------
## CARTE --
##---------------------------------------------------------------
#Affichage de la carte
output$map <- renderLeaflet({
leaflet(filteredData()) %>%
addTiles(urlTemplate = 'https://tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png') %>%
#addTiles(urlTemplate = "http://10.52.212.139:80/styles/basic-preview/{z}/{x}/{y}.png") %>%
#addTiles(urlTemplate = "https://tilserver.apps.okd413.retd.edf.fr/styles/basic-preview/{z}/{x}/{y}.png") %>%
#addTiles() %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.France, options = providerTileOptions(noWrap = TRUE)) %>% # Carte en Français
addMarkers(~location.longitude, ~location.latitude, #colonnes dans le dataframe
#label = ~name.en,
popup = ~popuptext, #code HTML dans la dernière colonne du DF
layerId = ~id
)})
#Mise a jour affichage de la carte
observe({
leafletProxy("map", data = filteredData()) %>%
clearShapes() %>%
addMarkers(~location.longitude, ~location.latitude, #colonnes dans le df
#label = ~name.en,
popup = ~popuptext,
layerId = ~id
)
})
##----------------------------------------------------------------
## Chargement du fichier meteo --
##----------------------------------------------------------------
data_meteo <- reactive({
inFile <- input$file
if (is.null(inFile)){
return(NULL)
}
df_meteo <- fread(inFile$datapath)
return(df_meteo)
#saveRDS(df_meteo,'df_meteo_test_tl_fichier.rds')
#return(df_meteo)
})
##----------------------------------------------------------------
## Click du bouton "exporter" --
##----------------------------------------------------------------
observeEvent(input$export, {
if (is.null(valeurs$id)){ #message d'erreur si exporter sans avoir sélectionné de station
showModal(modalDialog(
"Pas de station sélectionnée, cliquez sur une station pour la sélectionner.",
footer = modalButton("Retour"),
))
return()
}
showModal(modalDialog(
title = NULL,
p(strong("1 - Cliquer sur ce lien :",
a(nom_lien(valeurs$id,input$annee),
href= paste("https://bulk.meteostat.net/v2/hourly/",input$annee,"/",valeurs$id,".csv.gz", sep=""), target="_blank"),
" ")),
p(strong("2 - Enregistrer le fichier"),("si possible le renomer, mais ne pas changer l'extention du fichier '.csv.gz') ")),
p("Exemple nom : melun-2021-07153.csv.gz "),
p(strong("3 - Cliquer sur 'Parcourir' et sélectionner le fichier tout juste téléchargé")),
fileInput("file", label = NULL, buttonLabel = 'Parcourir', accept = ".csv.gz"),
p(strong('4 - Cliquer sur "Lancer le traitement"')),
actionButton('actionbutton_analyse','Lancer le traitement'),
footer = modalButton("Retour"),
p(),
p("Conseil : Supprimer le fichier téléchargé après l'exportation")
))
})
##----------------------------------------------------------------
## Click du bouton "Confirmer" --
##----------------------------------------------------------------
observeEvent(input$actionbutton_analyse, {
if (is.null(data_meteo())){
showModal(modalDialog(
"Erreur, pas de fichier importé, veuillez sélectionner le fichier téléchargé à partir du lien généré.",
footer = modalButton("Retour"),
))
return()
}
showModal(modalDialog(
footer = NULL,
p("Traitement des données en cours veuillez patienter ...", align = "center"),
div("Temps estimé inférieur à 2 min", align = "center"),
add_busy_spinner(spin = "self-building-square") # Logo de chargement
))
##----------------------------------------------------------------
## Traitement des données --
##----------------------------------------------------------------
withProgress(message = 'Traitement en cours', value = 0, { # barre de chargement
incProgress(1/17520, detail = "Récupération des données ...")
fichier_meteo <- data_meteo()
id_station <- valeurs$id
annee <- input$annee
#--------------------------------------------------------------------------
df_stations <- read_rds("df_stations.rds")
date_debut <- as.Date(paste(annee, '-01-01', sep = ''))
date_fin <- as.Date(paste(annee, '-12-31', sep = ''))
df_meteo <- fichier_meteo
colnames(df_meteo) <- c('Date_', 'Heure', 'Temp','dwp','HR','prcp','neige','dirvt','vitvt','maxvt','patm','tsoleil','coco')
ligne_station = which(df_stations[[1]]==id_station) # positionnement de la station dans le fichier id_station
df_meteo <- filter(df_meteo,Date_ >= date_debut, Date_<= date_fin) #filtration entre date début et fin
#mise de l'heure dans la date
dt_dates <- data.frame(as.POSIXct(paste(type.convert(df_meteo[[1]], as.is = TRUE),type.convert(df_meteo[[2]], as.is = TRUE), ":00", sep=""), format="%Y-%m-%d %H:%M", tz="UTC"))
#Changement de la date en date locale
dt_dates[[2]] <- lubridate::with_tz(dt_dates[[1]], tzone = df_stations[ligne_station,4])
df_meteo$Date_ <- dt_dates[[1]]
df_meteo$Heure <- dt_dates[[2]]
colnames(df_meteo)<-c('Date_UTC', 'Date_Locale', 'Temp(deg C)','pt_rosee(deg C)','HR(%)','precipitations(mm)','neige(mm)','dirvt(degre)','vitvt(km/h)','maxvt(km/m)','Patm alt=0 (hPa)','tsoleil(min)','code_condition_meteo')
#--------------------------------------------------------------------------- verfi ficher
timezone <- df_stations[ligne_station,4]
l = 1 # compteur de ligne total
k = 1 # compteur de ligne df_meteo
j=0 #compteur de tous les duplicats
t=0
h=0
ligne = 0
if (as.numeric(annee)%%4 == 0){ #annee bissextile
nb_heures_annee <- 8784
} else {
nb_heures_annee <- 8760
}
# 1 - Repérage de lignes manquantes
date_i <- as.POSIXct(paste(annee, '-01-01 00:00', sep = ''), tz = 'UTC')
if (nrow(df_meteo) != nb_heures_annee | any(is.na(df_meteo$`Temp(deg C)`)) | any(is.na(df_meteo$`HR(%)`))){ #Detection si besoin d'analyser
while (year(date_i) == annee ){
if (l==1){ #initialisation
df_meteo_annee <- data.frame(df_meteo[1,]) #copie première ligne pour avoir les formats
df_meteo_annee[1,14] <- NA # valeur 1 si ligne dupliquée
df_meteo_annee[1,15] <- NA # valeur 1 si température dupliquée
df_meteo_annee[1,16] <- NA # valeur 1 si humidité dupliquée
colnames(df_meteo_annee) <- c('Date_UTC', 'Date_Locale', 'Temp(deg C)','pt_rosee(deg C)','HR(%)','precipitations(mm)','neige(mm)','dirvt(degre)','vitvt(km/h)','maxvt(km/m)','Patm alt=0 (hPa)','tsoleil(min)','code_condition_meteo','duplicat_ligne','duplicat_temp','duplicat_HR')
k = k + 1
if (!(df_meteo$Date_UTC[1] == date_i)){# première heure de l'année n'existe pas
df_meteo_annee[1,] <- list(date_i,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,NA,NA)
k = 1
}
} else { # à chaque autre ligne
if (df_meteo$Date_UTC[k] == date_i){ #La date existe dans df_meteo
df_meteo_annee[l,1:13] <- df_meteo[k,]
k = k+1 #ligne suivante de df_meteo
} else { #la date n'existe pas
df_meteo_annee[l,1:13] <- df_meteo[k-1,] # duplication ligne d'avant
df_meteo_annee[l,1] <- date_i # changement de la date
df_meteo_annee[l,14] <- 1 # marquage ligne dupliquée
}
}
# Incrémentation
l = l + 1 #prochaine ligne
date_i = date_i + hours(1) # prochaine heure
incProgress(1/17520, detail = paste("Recherche valeurs manquantes, ligne:", l))
if (date_i > date(Sys.time())){
break
}
} # fin while
df_meteo <- df_meteo_annee
df_meteo$Date_Locale <- lubridate::with_tz(df_meteo$Date_UTC, tzone = timezone)
# 2 - Duplication des températures et humidités manquantes
for (i in 1:nrow(df_meteo)){
if (is.na(df_meteo[i,3])){ #trouve valeur NA en température
df_meteo[i,15]<-1
if (i > 1){
df_meteo[i,3] <- df_meteo[i-1,3]
} else if (is.null(df_meteo[i+1,3])) {
df_meteo[i+1,3] <- df_meteo[i+2,3]
} else {
df_meteo[i,3] <- df_meteo[i+1,3]
}
}
if (is.na(df_meteo[i,5])){ # humidité
df_meteo[i,16]<-1
if (i > 1){
df_meteo[i,5] <- df_meteo[i-1,5]
} else if (is.null(df_meteo[i+1,5])) {
df_meteo[i+1,5] <- df_meteo[i+2,5]
} else {
df_meteo[i,5] <- df_meteo[i+1,5]
}
}
if (!(is.na(df_meteo[i,14])) | !(is.na(df_meteo[i,15])) | !(is.na(df_meteo[i,16])) ){ # Si il y a eu une duplication
j = j + 1
if (j == 1){
df_changement <- data.frame(df_meteo[i,])
} else if (j > 1) {
df_changement[nrow(df_changement)+1,] <- df_meteo[i,]
}
}
incProgress(1/17520, detail = paste("Duplication valeurs manquantes, ligne", i))
} # fin for
}
if (j == 0){ # aucun changement effectué
df_changement <- data.frame(x = 'Aucune valeur manquante')
} else {
t = sum(df_changement[[15]])
h = sum(df_changement[[16]])
ligne = sum(df_changement[[14]])
}
if (is.na(h)){
h=0
}
if (is.na(t)){
t=0
}
if (is.na(ligne)){
ligne = 0
}
list_verif <- list(df_meteo,t,h,nrow(df_meteo),df_changement,ligne,j)
##----------------------------------------------------------------
## FICHIER OPRO --
##----------------------------------------------------------------
df_opro <- data.frame(df_meteo$Date_Locale,df_meteo$Temp,df_meteo$HR,df_meteo$vitvt)
##--------------------------------------------------------------------
## creation des noms fichiers en fonction des stations pays dates --
##--------------------------------------------------------------------
j=which(df_stations$id == id_station)
# nom_fichier <- paste('Meteo_OPro_',df_stations$name.en[j],'_',df_stations$country[j],'_',type.convert(format(date_debut,'%d-%m-%y'),as.is = TRUE),'_',type.convert(format(date_fin,'%d-%m-%y'), as.is=TRUE),'.xlsx', sep='')
# nom_fichier_tout <- paste('Meteo_tout_',df_stations$name.en[j],'_',df_stations$country[j],'_',type.convert(format(date_debut,'%d-%m-%y'),as.is = TRUE),'_',type.convert(format(date_fin,'%d-%m-%y'), as.is=TRUE),'.xlsx', sep='')
nom_fichier <- paste('Meteo_OPro_',df_stations$name.en[j],'_',df_stations$country[j],'_',annee,'.csv', sep='')
nom_fichier_tout <- paste('Meteo_tout_',df_stations$name.en[j],'_',df_stations$country[j],'_',annee,'.csv', sep='')
nom_fichier_changements <- paste('Valeurs_meteos_dupliquees_',df_stations$name.en[j],'_',df_stations$country[j],'_',annee,'.csv', sep='')
#Réectriture du fichier meteo avec les deux premières colonnes date UTC et date locale
df_meteo$Date_Locale <- lubridate::with_tz(df_meteo$Date_UTC, tzone = df_stations[ligne_station,4])
#df_meteo$Date_UTC <- force_tz(df_meteo$Date_UTC, tzone = Sys.timezone()) #Forcage du changement de fuseau horaire pour qu'il n'y ai pas d'autoconversion dans le fichier excel
df_meteo$Date_Locale <- force_tz(df_meteo$Date_Locale, tzone = Sys.timezone())
#return(list(nom_fichier,nom_fichier_tout,df_opro,df_meteo,list_verif,nom_fichier_changements))
valeurs$output <- list(nom_fichier,nom_fichier_tout,df_opro,df_meteo,list_verif,nom_fichier_changements)
}) # fin barre de progression
#valeurs$output <- extraction (data_meteo(),valeurs$id,input$annee) #Appel fonction extraction du module "extract_meteo"
#=================================================================
#COMPOSITION DE Valeurs$output, liste à 4 dimension :
# list(1: nom fichier opro, 2: nom fichier tout, 3: df opro, 4: df meteo, 5: liste des resultats d'analyse du fichier)
#=================================================================
dupliq <- valeurs$output[[5]]
DJU <- calcul_DJU(valeurs$output[[4]],input$dates,input$slider_chauf,input$slider_clim)
valeurs$DJU <- DJU
showModal(modalDialog( #Boite de dialogue pour télécharger les fichiers
title = strong("L'extraction des données est terminée"),
downloadButton("dl_opro", "Télécharger le ficher .csv OpTHum Pro : Date & heure locale | T (°C) | HR (%)"),
p('(à ouvrir et enregistrer au format .xlsx avant importation dans OPro)'),
downloadButton('dl_tout', 'Télécharger toutes les données météo disponibles (.csv)'),
p(paste('Total des valeurs manquantes dupliquées', dupliq[7], 'sur', dupliq[4], 'valeurs')),
downloadButton('dl_change', 'Détail valeurs dupliquées'),
p(),
p(strong(paste("DJU pour l'année",input$annee,' :'))),
p(paste('DJU chauffage consigne ', input$slider_chauf,'°C : ', DJU[1])),
p(paste('DJU climatisation consigne ', input$slider_clim,'°C : ', DJU[2])),
p(strong('Les données sont issues du site ', a('Meteostat,', href= 'https://meteostat.net/fr/'), ' voir les ', a('conditions ', href='https://dev.meteostat.net/terms.html#use-of-services'),
'et ',a('le détail de toutes les données.', href='https://dev.meteostat.net/bulk/hourly.html#structure'))),
p(strong('Voir la ', a('librairie python', href= 'https://dev.meteostat.net/python/'), 'pour plus de contrôle sur les données et leur extraction')),
em('Les données de Météostat sont généralement fournies selon les termes de la ', a('licence publique internationale Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 (CC BY-NC 4.0).', href= 'https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode'),'
Vous pouvez exploiter le matériel à toutes fins, même commerciales. Cependant, vous n êtes pas autorisé à redistribuer les données de Météostat "telles quelles" à des fins commerciales en dehors des États-Unis.
Ceci est dû à ', a('la politique de la résolution 40 de l OMM.', href= 'https://community.wmo.int/resolution-40'),' Selon cette résolution, les données doivent être distribuées "gratuitement et sans restriction" et "au maximum au coût de reproduction et de livraison, sans frais pour les données et les produits eux-mêmes".'),
footer = modalButton("Terminer"),
))
})
##---------------------------------------------------------------
## Paramétrage de l'excel OpTHum Pro --
##---------------------------------------------------------------
output$dl_opro <- downloadHandler(
filename = function() {valeurs$output[1]},
content = function(file) {
write.table( col.names = FALSE, valeurs$output[[3]],file, row.names = FALSE, dec = ",", sep = ";")
})
##----------------------------------------------------------------
## Paramétrage de l'excel avec toutes les données --
##----------------------------------------------------------------
output$dl_tout <- downloadHandler(
filename = function() {valeurs$output[2]},
content = function(file) {
data <- cbind.data.frame(valeurs$output[[4]],valeurs$DJU)
write.table( col.names = TRUE, data ,file, row.names = FALSE, dec = ",", sep = ";")
})
##------------------------------------------------------------------------
## Paramétrage de l'excel le récap des valeurs manquantes --
##------------------------------------------------------------------------
output$dl_change <- downloadHandler(
filename = function() {valeurs$output[6]},
content = function(file) {
data_change <- valeurs$output[[5]]
write.table( col.names = TRUE, data_change[[5]] ,file, row.names = TRUE, dec = ",", sep = ";")
})
##---------------------------------------------------------------
## Fichier Aide PDF --
##---------------------------------------------------------------
output$dl_aide <- downloadHandler(
filename = "Guide_meteostat_pro.pdf",
content = function (file) {
file.copy("www/aide.pdf", file)
})
##---------------------------------------------------------------
## Fichier Rapport PDF --
##---------------------------------------------------------------
output$dl_rapport <- downloadHandler(
filename = "CR_2022_07_Meteostat.pdf",
content = function (file) {
file.copy("www/CR_2022_07_Meteostat.pdf", file)
})
}
shinyApp(ui, server)
Since the strsplit() function does not appear in the code you shared, I wonder whether it appears in the file extract_meteo.R — does it?
Also, so you're aware: When you share large amounts of code, you should put it in a code block, like this:
```
put code here, between a pair of triple backticks (meaning, ```)
```
Could you edit your original post, above, so that the code is in a code block?
1 Like
use shiny::devmode() to get a stacktrace and look at that.
1 Like
je reformule ma question en francais si quelqu'un peut m'aider : mon application gère les fichiers CSV.gz directement via les interactions de l'utilisateur qui doit télécharger des données météorologiques depuis une source externe ( méteostat) , puis les charger dans l'application pour traitement. lorsque je télécharge le fichier et je lance le traitement l'erreur strsplit: l'argument n'est pas une chaine de caractères apparait et le fichier obtenu est sous forme HTML et pas un fichier csv.
I don't use shiny much, so I hope @nirgrahamuk will correct me if I'm wrong, but you could first try to follow his advice by adding:
devmode()
# Display the full stack trace when errors occur during Shiny app execution
register_devmode_option(
"shiny.fullstacktrace",
"Turning on full stack trace. To disable, call `options(shiny.fullstacktrace = FALSE)`",
devmode_default = TRUE
)
to the top of your shiny app, and then share the resulting full error output.
1 Like
c'est ce que j'ai en sortie quand j'ai lancer l'application
shiny devmode - Using full shiny javascript file. To use the minified version, call `options(shiny.minified = TRUE)
This message is displayed once every 8 hours.
Avis : Error in strsplit: l'argument n'est pas une chaîne de caractères
shiny devmode - Turning on full stack trace. To disable, call `options(shiny.fullstacktrace = FALSE)`
This message is displayed once every 8 hours.
100: h
99: .handleSimpleError
98: strsplit
97: vapply
96: value[[3L]]
95: tryCatchOne
94: tryCatchList
93: tryCatch
92: basename
91: mime::guess_type
90: getContentType
89: %||%
88: httpResponse
87: func
86: withVisible
85: f
84: Reduce
83: withCallingHandlers
82: domain$wrapSync
81: promises::with_promise_domain
80: captureStackTraces
79: doTryCatch
78: tryCatchOne
77: tryCatchList
76: tryCatch
75: do
74: hybrid_chain
73: withCallingHandlers
72: domain$wrapSync
71: promises::with_promise_domain
70: domain$wrapSync
69: promises::with_promise_domain
68: contextFunc
67: env$runWith
66: force
65: domain$wrapSync
64: promises::with_promise_domain
63: withReactiveDomain
62: domain$wrapSync
61: promises::with_promise_domain
60: Context$new(getDefaultReactiveDomain(), "[download]")$run
59: shinysession$handleRequest
58: force
57: domain$wrapSync
56: promises::with_promise_domain
55: withReactiveDomain
54: handler
53: handler
52: handlers$invoke
51: withCallingHandlers
50: domain$wrapSync
49: promises::with_promise_domain
48: captureStackTraces
47: withCallingHandlers
46: withLogErrors
45: withCallingHandlers
44: force
43: withVisible
42: withCallingHandlers
41: domain$wrapSync
40: promises::with_promise_domain
39: captureStackTraces
38: doTryCatch
37: tryCatchOne
36: tryCatchList
35: tryCatch
34: do
33: hybrid_chain
32: force
31: withVisible
30: withCallingHandlers
29: domain$wrapSync
28: promises::with_promise_domain
27: captureStackTraces
26: doTryCatch
25: tryCatchOne
24: tryCatchList
23: tryCatch
22: do
21: hybrid_chain
20: handler
19: func
18: compute
17: doTryCatch
16: tryCatchOne
15: tryCatchList
14: tryCatch
13: rookCall
12: <Anonymous>
11: execCallbacks
10: run_now
9: service
8: serviceApp
7: ..stacktracefloor..
6: withCallingHandlers
5: domain$wrapSync
4: promises::with_promise_domain
3: captureStackTraces
2: ..stacktraceoff..
1: shiny::runApp
Avis : Error in strsplit: l'argument n'est pas une chaîne de caractères
100: h
99: .handleSimpleError
98: strsplit
97: vapply
96: value[[3L]]
95: tryCatchOne
94: tryCatchList
93: tryCatch
92: basename
91: mime::guess_type
90: getContentType
89: %||%
88: httpResponse
87: func
86: withVisible
85: f
84: Reduce
83: withCallingHandlers
82: domain$wrapSync
81: promises::with_promise_domain
80: captureStackTraces
79: doTryCatch
78: tryCatchOne
77: tryCatchList
76: tryCatch
75: do
74: hybrid_chain
73: withCallingHandlers
72: domain$wrapSync
71: promises::with_promise_domain
70: domain$wrapSync
69: promises::with_promise_domain
68: contextFunc
67: env$runWith
66: force
65: domain$wrapSync
64: promises::with_promise_domain
63: withReactiveDomain
62: domain$wrapSync
61: promises::with_promise_domain
60: Context$new(getDefaultReactiveDomain(), "[download]")$run
59: shinysession$handleRequest
58: force
57: domain$wrapSync
56: promises::with_promise_domain
55: withReactiveDomain
54: handler
53: handler
52: handlers$invoke
51: withCallingHandlers
50: domain$wrapSync
49: promises::with_promise_domain
48: captureStackTraces
47: withCallingHandlers
46: withLogErrors
45: withCallingHandlers
44: force
43: withVisible
42: withCallingHandlers
41: domain$wrapSync
40: promises::with_promise_domain
39: captureStackTraces
38: doTryCatch
37: tryCatchOne
36: tryCatchList
35: tryCatch
34: do
33: hybrid_chain
32: force
31: withVisible
30: withCallingHandlers
29: domain$wrapSync
28: promises::with_promise_domain
27: captureStackTraces
26: doTryCatch
25: tryCatchOne
24: tryCatchList
23: tryCatch
22: do
21: hybrid_chain
20: handler
19: func
18: compute
17: doTryCatch
16: tryCatchOne
15: tryCatchList
14: tryCatch
13: rookCall
12: <Anonymous>
11: execCallbacks
10: run_now
9: service
8: serviceApp
7: ..stacktracefloor..
6: withCallingHandlers
5: domain$wrapSync
4: promises::with_promise_domain
3: captureStackTraces
2: ..stacktraceoff..
1: shiny::runApp
The issue is that I don't have the strsplit function in my code.
i tried shiny::devmode() and i have this:
Listening on http://127.0.0.1:6592
shiny devmode - Using full shiny javascript file. To use the minified version, call `options(shiny.minified = TRUE)`
This message is displayed once every 8 hours.
Avis : Error in strsplit: l'argument n'est pas une chaîne de caractères
shiny devmode - Turning on full stack trace. To disable, call `options(shiny.fullstacktrace = FALSE)`
This message is displayed once every 8 hours.
100: h
99: .handleSimpleError
98: strsplit
97: vapply
96: value[[3L]]
95: tryCatchOne
94: tryCatchList
93: tryCatch
92: basename
91: mime::guess_type
90: getContentType
89: %||%
88: httpResponse
87: func
86: withVisible
85: f
84: Reduce
83: withCallingHandlers
82: domain$wrapSync
81: promises::with_promise_domain
80: captureStackTraces
79: doTryCatch
78: tryCatchOne
77: tryCatchList
76: tryCatch
75: do
74: hybrid_chain
73: withCallingHandlers
72: domain$wrapSync
71: promises::with_promise_domain
70: domain$wrapSync
69: promises::with_promise_domain
68: contextFunc
67: env$runWith
66: force
65: domain$wrapSync
64: promises::with_promise_domain
63: withReactiveDomain
62: domain$wrapSync
61: promises::with_promise_domain
60: Context$new(getDefaultReactiveDomain(), "[download]")$run
59: shinysession$handleRequest
58: force
57: domain$wrapSync
56: promises::with_promise_domain
55: withReactiveDomain
54: handler
53: handler
52: handlers$invoke
51: withCallingHandlers
50: domain$wrapSync
49: promises::with_promise_domain
48: captureStackTraces
47: withCallingHandlers
46: withLogErrors
45: withCallingHandlers
44: force
43: withVisible
42: withCallingHandlers
41: domain$wrapSync
40: promises::with_promise_domain
39: captureStackTraces
38: doTryCatch
37: tryCatchOne
36: tryCatchList
35: tryCatch
34: do
33: hybrid_chain
32: force
31: withVisible
30: withCallingHandlers
29: domain$wrapSync
28: promises::with_promise_domain
27: captureStackTraces
26: doTryCatch
25: tryCatchOne
24: tryCatchList
23: tryCatch
22: do
21: hybrid_chain
20: handler
19: func
18: compute
17: doTryCatch
16: tryCatchOne
15: tryCatchList
14: tryCatch
13: rookCall
12: <Anonymous>
11: execCallbacks
10: run_now
9: service
8: serviceApp
7: ..stacktracefloor..
6: withCallingHandlers
5: domain$wrapSync
4: promises::with_promise_domain
3: captureStackTraces
2: ..stacktraceoff..
1: shiny::runApp
Avis : Error in strsplit: l'argument n'est pas une chaîne de caractères
Could edit your previous post by placing ``` before and after the output?
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unfortunately the stack trace is difficult to read and didnt give us linenumbers like it often would.
However
60: Context$new(getDefaultReactiveDomain(), "[download]")$run
looks suspicious to me, that it might be code related to one of the many download handlers, though this is a guess. I would potentially just comment out all the download buttons placed in the UI, and see if the error goes away with those. If so add them back one at a time until the error reproduces.
I suggest that you use version control on any substantially large piece of work, if you regularly make commits of your application from one working state to the next, it becomes easier to understand what new code you added relates to what new bugs introduced. something to think about.
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