• 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
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

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

GUI

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.

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)

Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
En Analytics Lane
Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest

¿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

  • Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso
  • Docker Compose: el día a día. Cómo ver qué funciona y qué no
  • Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
  • Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
  • Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no

Publicidad

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

Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos

octubre 22, 2026 Por Daniel Rodríguez

Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no

octubre 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Qué significa realmente “calidad de datos”

octubre 15, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo comparar tendencias con gráficos de líneas en Matplotlib: guía práctica paso a paso publicado el junio 9, 2026 | en Python
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Hoja en la que se puede obtener el último valor de una columna en Excel Obtener el último valor de una columna en Excel publicado el mayo 5, 2021 | en Herramientas
  • Auditoría de dependencias en Node.js: Cómo usar npm audit para mantener los proyectos seguros publicado el octubre 25, 2024 | en JavaScript
  • Mostrar barra de progreso en Jupyter publicado el febrero 17, 2020 | 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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

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