Фильтрация данных в Reactable в R Shiny. Реактивность и недействительностьПозже

У меня есть блестящее приложение R, которое работает нормально, но когда я получаю данные, нажимая кнопку «Получить данные», все компоненты в функции сервера выполняются дважды, и я хочу, чтобы они выполнялись только один раз. Причина, по которой я хочу, чтобы он выполнялся только один раз, заключается в том, что второе выполнение вызывает повторный рендеринг графиков в приложении, что заметно, когда я запускаю его на удаленном сервере.

Я приложил упрощенную версию кода. Обратите внимание, что переменная диапазонов не применяется в этой упрощенной версии, но я включил ее, чтобы показать различия между двумя реактивными наборами данных dat_subset и **dat_filt** , которые необходимы для правильной работы реального приложения.

Я знаю, что код выполняется дважды из-за кода validateLater(500), но если я не включу его, графики не будут повторно отображаться, когда я фильтрую реагирующие элементы.

Я хочу, чтобы код выполнялся только один раз, когда я нажимаю get_data, но я также хочу, чтобы график столбца повторно отображался и обновлялся, когда я фильтрую данные в таблице.

Итак, мой вопрос: могу ли я запустить повторный рендеринг графика, когда таблица фильтруется, без использования функции validateLater?

Вот код:

library(shiny)
library(htmlwidgets)
library(reactable)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(shinyjs)
library(shinyWidgets)



jsCode <- 'shinyjs.getSortedAndFilteredData = function() {
  try {
    var instance = Reactable.getInstance("dat_table");
    if (instance) {
      var filteredIdx = instance.sortedFlatRows.map(x => x.index + 1);
      Shiny.onInputChange("filtered_data", filteredIdx);
    }
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
}'


# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(
  useShinyjs(),
  extendShinyjs(text = jsCode, functions = c("getSortedAndFilteredData")),
  theme = shinythemes::shinytheme("lumen"),
  fluidRow(
    column(width = 10,
           actionButton("get_data", "Get Data", class = "btn-primary")
    )
  ),
  fluidRow(
    column(width = 7,
           plotOutput("age_distribution_plot", height = 300)
    )
  ),
  fluidRow(
    column(width = 10,
           reactableOutput("dat_table")
    )
  )
)

get_age_cat_plot = function(dat){
  dat$age_cat <- cut(dat$age, breaks=c(6, 11, 21, 36, Inf), labels = c("<10","11-20","21-35","36+"), right = TRUE) 
  d <- dat %>% group_by(gender, age_cat) %>% summarise(count = n(), .groups = "keep") %>% na.omit()
  d %>%
      ggplot(aes(factor(age_cat, levels=rev(levels(dat$age_cat))), count, fill = gender)) +
      scale_fill_manual(values = c("M" = "#7285A5","F" = "pink3","U" = "lightgray"))+
      geom_col(alpha=0.3, width=0.8, color = "darkgrey") + theme_classic()+
      geom_text(aes(label = count),  # Adding percentage labels
                position = position_stack(vjust = 0.5), 
                color = "black", size = 5) +labs(y = "age", x = "count") 
}


server <- shinyServer(function(input, output, session) {
    ranges <- reactiveValues(x = NULL, y = NULL)
    gene_table_ready <- reactiveVal(FALSE)

     dat <-  eventReactive(input$get_data,{
        print("GETTING THE DATA ")
        ranges$x <- NULL; ranges$y <- NULL
        gene_table_ready(TRUE)
        age <- sample(0:75, 200, replace = TRUE)
        gender <- sample(c("M", "F"), 200, replace = TRUE)
        data.frame(age = age, gender = gender)
    })
      
      dat_subset <- reactive({
        print("getting dat subset")
        dat <- dat()
        if (!is.null(ranges$x)) 
          dat <- subset(dat, chr_start >= ranges$x[1] & chr_start <= ranges$x[2])
        dat
      })
      observe({
        if (gene_table_ready()){
          js$getSortedAndFilteredData()
          invalidateLater(500)
        }
      })
      dat_filt <- reactive({
        print("FILTERING....")
        dat <- dat_subset()
        if (!is.null(input$filtered_data))
          dat <- dat[input$filtered_data, ]
        dat
      })
      output$dat_table <- renderReactable({
        print("Updating the data table")
        dat <- dat_subset()
        reactable(
          dat,
          filterable = TRUE,
        ) 
      })
      output$age_distribution_plot <- renderPlot({
        print("Getting age cat plot... ")
        get_age_cat_plot(dat_filt())
      })
    

    })
shinyApp(ui = ui, server = server)