• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Herramientas
    • Método D’Hondt – Atribución de escaños
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Matlab
  • Julia
  • Excel
  • IA Generativa

Lanzamiento de Shiny 1.3.2

abril 26, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

RStudio acaba de anunciar el lanzamiento de la versión 1.3.2 de Shiny. Una versión que presenta dos nuevas e importantes características: una nueva herramienta de depuración de reactividad llamada “reactlog” y un servicio mucho más rápido para servir de archivos estáticos.

“reactlog”

“reactlog” permite obtener de forma visual información de la reactividad en las aplicaciones Shiny. Una vez registradas las interacciones de una aplicación Shiny, “reactlog” permite construir un gráfico de las dependencias. El gráfico de dependencia permite a los usuarios observar visualmente diferentes propiedades de los elementos reactivos.

Publicidad


Mejora del rendimiento al servir archivos JavaScript y CSS

En las versiones anteriores de Shiny todas las solicitudes HTTP eran manejadas por R, incluidas las solicitudes de archivos JavaScript y CSS estáticos. Pudiendo existir decenas de estos tipos de solicitudes, lo que requiere la atención de R. En la nueva versión de R esto ya no es así y los archivos estáticos se sirven en un hilo dedicado. Por lo que estos se sirven a la máxima velocidad, sin importar lo que la carga de R.

Para aprovechar estas mejoras no es necesario realizar cambios en el código, solamente actualizar la versión de Shiny.

Para más información se puede consultar la lista completa de cambios de esta versión.

Imágenes: Pixabay (Michael Gaida)

Análisis de Redes con Python
En Analytics Lane
Análisis de Redes con Python

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • ¡Nuevo video! 5 formas prácticas de obtener valores únicos en Pandas
  • 1100 publicaciones en Analytics Lane
  • ¡Nuevo video! Encuentra la posición en listas como un PRO
  • ¡Nuevo video! Iterar filas en Pandas sin romperte la cabeza
  • ¡Nuevo video! Gráficos de barras en Matplotlib sin complicarte

Publicado en: Noticias Etiquetado como: GUI

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

¡Nuevo video! Gráficos de barras en Matplotlib sin complicarte

julio 17, 2025 Por Daniel Rodríguez

¡Nuevo video! Iterar filas en Pandas sin romperte la cabeza

julio 15, 2025 Por Daniel Rodríguez

¡Nuevo video! Encuentra la posición en listas como un PRO

julio 10, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Obtención de valores únicos de una columna con Pandas publicado el mayo 8, 2019 | en Python
  • Cómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python publicado el abril 12, 2021 | en Python
  • Solución al error Failed to download metadata for repo ‘AppStream’ en CentOS 8 publicado el septiembre 13, 2023 | en Herramientas
  • Combinar varios archivos Jupyter Notebook en uno publicado el noviembre 21, 2022 | en Python
  • Sistema de ecuaciones Sistemas de ecuaciones lineales con numpy publicado el octubre 29, 2018 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes
  • Javier en Tutorial de Mypy para Principiantes
  • javier en Problemas con listas mutables en Python: Cómo evitar efectos inesperados
  • soldado en Numpy básico: encontrar la posición de un elemento en un Array de Numpy

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto