5 Estructura de Carpetas Recomendada

mi_app_shiny/
├── .vscode/
│   └── launch.json         # Configuraciones de depuración (opcional)
├── app/
│   ├── __init__.py         # Inicialización del módulo de la app
│   ├── main.py             # Punto de entrada de la aplicación (alternativo a run.py)
│   ├── ui.py               # Definición de la interfaz (UI) de la app
│   ├── server.py           # Lógica del servidor (reactividad, callbacks, etc.)
│   ├── modules/            # Componentes o funcionalidades reutilizables
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dashboard.py    # Ejemplo de módulo: dashboard
│   │   └── db_handler.py   # Módulo para conexiones y operaciones con la BD
│   └── assets/             # Archivos estáticos (CSS, JS, imágenes)
│       ├── styles.css
│       └── scripts.js
├── config/
│   ├── config.yml          # Configuraciones generales (parámetros, rutas, etc.)
│   └── .env                # Variables de entorno sensibles (credenciales, API keys)
├── data/
│   ├── raw/                # Datos originales sin procesar
│   ├── interim/            # Datos en proceso de transformación o pruebas
│   └── processed/          # Datos ya limpios/preparados para alimentar la BD
├── scripts/                # Carpeta para análisis y pruebas con archivos .py (IPython)
│   └── analisis_data.py    # Script de ejemplo para "simular" celdas con ipykernel
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_app.py         # Pruebas unitarias e integración (ej.: usando pytest)
├── run.py                  # Archivo principal para ejecutar la app
├── .gitignore              # Archivos y carpetas a excluir en Git
├── requirements.txt        # Dependencias del proyecto
├── README.md               # Documentación e introducción del proyecto
└── setup.py                # Script de instalación/empaquetado (opcional)

Descripción de la Estructura

app/:
- main.py: Punto de entrada de la aplicación. También puedes usar run.py en la raíz y simplemente importar aquí tu aplicación para mayor claridad.
- ui.py y server.py: Separar la lógica de UI y server es una buena práctica para hacer más legible y mantenible tu código Shiny.
- modules/: Ubica componentes o funcionalidades reutilizables (conexiones a BD, secciones específicas del dashboard, etc.).
- assets/: Archivos estáticos (CSS, JS, imágenes) que la app podría necesitar.
config/:
- config.yml o config.json para configuraciones generales.
- .env para credenciales o claves API que no se deben versionar.
- Se recomienda usar librerías como pyyaml o python-dotenv.
data/:
- raw/ para datos originales.
- interim/ para datos temporales o en proceso.
- processed/ para datos listos para la BD o la app.
scripts/:
- Aquí trabajas con archivos .py (en lugar de libretas Jupyter) para hacer pruebas, análisis, o transformaciones de datos. Puedes emular celdas con IPython o ipykernel.
tests/:
- Ubica aquí tus pruebas unitarias (pytest, unittest, etc.) y validaciones de integración para la aplicación.
run.py:
- Archivo sencillo en la raíz del proyecto que llama a tu app. Este patrón es muy común y facilita la ejecución y la detección de la aplicación, tanto en VSCode como en servidores de producción.
```
# run.py
from app.main import app

if __name__ == "__main__":
    app.run()
```
.vscode/:
- Carpeta con configuraciones de VSCode, como launch.json para depuración o settings.json para extensiones, formateadores, etc.
.gitignore:
- Excluye archivos o carpetas sensibles o generados por el sistema (p.ej., entornos virtuales, archivos .pyc, datos confidenciales).
requirements.txt:
- Lista de dependencias que facilita la instalación del entorno con pip install -r requirements.txt.
README.md:
- Explica cómo instalar, configurar y ejecutar la aplicación.
- Incluye cualquier instrucción de despliegue o referencia adicional.
setup.py:
- Útil si más adelante deseas empaquetar o distribuir tu aplicación.
- No es obligatorio si manejas la instalación únicamente con requirements.txt.

Ejemplo de Código Base

`app/main.py`

from shiny import App
from app.ui import app_ui
from app.server import server

app = App(app_ui, server)

if __name__ == '__main__':
    # Puedes correr la app directamente desde `app/main.py`
    # o desde `run.py` en la raíz.
    app.run()

`app/ui.py`

from shiny import ui

app_ui = ui.page_fluid(
    ui.h2("Mi Aplicación Shiny en Python"),
    # Más componentes de UI...
)

`app/server.py`

from shiny import render

def server(input, output, session):
    @output
    @render.text
    def saludo():
        return "¡Hola desde el servidor!"

`app/modules/db_handler.py`

import sqlalchemy as db
from config.config import get_config  # Ejemplo de una función que retorna parámetros

def get_engine():
    config = get_config()  # Configuración cargada desde config.yml o .env
    db_url = config.get('DATABASE_URL')
    engine = db.create_engine(db_url)
    return engine

def obtener_datos():
    engine = get_engine()
    connection = engine.connect()
    resultado = connection.execute("SELECT * FROM tabla_ejemplo")
    datos = [row for row in resultado]
    connection.close()
    return datos

Configuración en VSCode para la Aplicación Shiny

Entorno Virtual:
- Crea un entorno virtual (python -m venv venv o conda create -n shiny_env python=3.xx).
- Actívalo y asegúrate de instalar tus dependencias (pip install -r requirements.txt).
- VSCode detectará el intérprete si lo seleccionas correctamente en la parte inferior derecha (o en el panel de comandos).

Depuración con launch.json (opcional):
En .vscode/launch.json, define la configuración de lanzamiento:

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Python: Run Shiny App",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/run.py",
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}

Si prefieres apuntar directamente a app/main.py, modifica la ruta en "program".

Plugin de Shiny para Python:
- Si has instalado la extensión de Shiny para Python en VSCode, usualmente detectará el archivo principal (run.py o app/main.py) como la entrada.
- No habrá conflicto con que tu aplicación resida en la carpeta app/, siempre que la ruta al archivo principal esté bien configurada.

Recomendaciones Finales

Modularidad y Reutilización: A medida que tu aplicación crezca, mantén una arquitectura limpia: separa la lógica de datos, la configuración y la interfaz.
Control de Versiones en GitHub:
- Usa ramas para cada feature/fix y haz pull requests bien documentados.
- Mantén el .gitignore actualizado para no subir archivos sensibles o pesados.
Pruebas Automatizadas (CI/CD):
- Configura GitHub Actions u otro sistema de CI para que ejecute pytest (u otro framework de pruebas) en cada push o pull request.
Documentación y README.md:
- Explica cómo instalar, configurar y arrancar la app.
- Indica cualquier dependencia externa (por ejemplo, servicios de base de datos o APIs).