• 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
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • 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
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

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)

El promedio engañoso: cuando la media no cuenta toda la historia
En Analytics Lane
El promedio engañoso: cuando la media no cuenta toda la historia

¿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

  • Balance de 2025 en Analytics Lane
  • El promedio engañoso: cuando la media no cuenta toda la historia
  • Comprender las pruebas de hipótesis para no especialistas
  • Ordenadores para Machine Learning e Inteligencia Artificial en 2026: Guía completa para elegir el equipo adecuado según tu perfil y presupuesto
  • ¿Qué significa realmente un porcentaje? Por qué no es lo mismo subir un 20% que bajar un 20%
  • null y undefined en JavaScript y TypeScript: ¿son realmente lo mismo?
  • Riesgo relativo vs riesgo absoluto: la trampa de los titulares alarmistas
  • Guía práctica de categorías para changelogs en inglés y castellano
  • El valor esperado: la mejor herramienta que casi nadie usa

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

El valor esperado: la mejor herramienta que casi nadie usa

febrero 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Guía práctica de categorías para changelogs en inglés y castellano

febrero 3, 2026 Por Daniel Rodríguez

Riesgo relativo vs riesgo absoluto: la trampa de los titulares alarmistas

enero 29, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Panel de widgets de Windows 11 mostrando noticias destacadas y clima. Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración publicado el junio 26, 2025 | en Herramientas
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos
  • ¿Qué es la estadística y por qué todos deberíamos comprenderla? publicado el noviembre 22, 2024 | en Opinión
  • Eliminación de la multicolinealidad con PCA en modelos de regresión publicado el junio 14, 2024 | en Ciencia de datos

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

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

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 © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto