- 1

Desarrollo Web Avanzado con Solid.js: Reactividad Eficiente
05:14 - 2
Python para Principiantes: Fundamentos y Aplicaciones Básicas
00:01 - 3

Uso de Signals en Solid.js para Datos Reactivos
06:55 - 4

Uso de Create Effects en Solid.js
05:39 - 5

Memos y Signals Derivados en Solid para Optimizar Actualizaciones
06:18 Introducción a SolidJS
Signals Derivados: Mejora y Optimización en Aplicaciones Reactivas
Clase 10 de 27 • Curso de SolidJS
Contenido del curso
- 6

Reactividad: Conceptos Prácticos y Aplicaciones en Solid
05:15 - 7

Creación de una Librería Reactiva MiniSolid desde Cero
06:46 - 8

Implementación de Signals en Librería Reactiva Solid
07:01 - 9

Creación de Efectos Reactivos en Librerías Web
08:50 - 10

Signals Derivados: Mejora y Optimización en Aplicaciones Reactivas
04:40 - 11

Implementación de `createMemo` en Sistemas Reactivos
07:26 - 12

Renderizado Reactivo en Solid: Uso de DOM Expressions
03:53 Reactividad a profundidad
- 13

Implementación de TodoApp con Solid.js y Tailwind CSS
04:32 - 14

Implementación de Dark Mode con SolidJS y TailwindCSS
05:32 - 15

Renderizado Condicional en Solid: Técnicas y Optimización
04:51 - 16

Renderizado de listas y optimización con SolidJS
13:03 - 17

Manejo de Eventos en Elementos HTML con SolidJS
08:56 Renderizado en Solid
- 22

Creación y Uso de Componentes en Solid para Mejora de Aplicaciones
05:34 - 23

Uso de Props para Comunicación entre Componentes en React
04:56 - 24

Manejo de Eventos y Corrección de Errores en Aplicaciones React
06:52 - 25

Uso de Local Storage para Guardar Estado de Aplicación Web
06:42 - 26

Despliegue de Aplicaciones Web con Netlify y SolidJS
02:17 - 27

Solid: Sistema Reactivo y Desafíos en Desarrollo Web
00:53 Componentes
¿Cómo utilizar signals derivados en tu aplicación?
Los signals derivados son un concepto poderoso que optimiza y organiza tu código al encapsular la lógica que depende de variables reactivas en funciones independientes. Esto no solo mejora la legibilidad, sino que también ayuda a mantener la integridad de la aplicación a lo largo del tiempo, facilitando la identificación de dónde ocurren los cambios y qué efectos pueden producir.
¿Cómo organizar las dependencias dentro de CreateEffect?
En la construcción de aplicaciones reactivas, es ideal agrupar las dependencias dentro de los métodos de efectos (CreateEffect). Por ejemplo, si tienes un contador que afecta múltiples elementos, puedes manejar estos cambios en un único lugar del código para mayor claridad y gestión.
// Ejemplo de organización con signals derivados
const count = /** valor inicial del contador **/;
// Double effect dentro de CreateEffect
CreateEffect(() => {
const doubleElement = document.getElementById('double');
doubleElement.textContent = count * 2;
console.log('Double:', count * 2);
});
// isDivisibleByThree effect
CreateEffect(() => {
const isDivisibleElement = document.getElementById('isDivisibleByTree');
const isDivisible = count % 3 === 0;
isDivisibleElement.textContent = isDivisible;
console.log('isDivisibleByTree:', isDivisible);
});
¿Qué es la composición de funciones en signals derivados?
La composición de funciones se refiere a encapsular operaciones específicas en funciones independientes que retornan valores calculados a partir de las variables reactivas. Esta técnica proporciona un acceso fácil y directo a los valores derivados sin necesidad de recalcular constantemente dentro de cada efecto.
// Creación de funciones derivadas
function doubleCount() {
return count * 2;
}
function isDivisibleByThree() {
return count % 3 === 0;
}
// Uso de funciones derivadas en lugar de expresiones directas
CreateEffect(() => {
const doubleElement = document.getElementById('double');
doubleElement.textContent = doubleCount();
console.log('Double:', doubleCount());
});
CreateEffect(() => {
const isDivisibleElement = document.getElementById('isDivisibleByTree');
isDivisibleElement.textContent = isDivisibleByThree();
console.log('isDivisibleByTree:', isDivisibleByThree());
});
¿Por qué usar signals derivados mejora la implementación de efectos?
El verdadero poder de los signals derivados reside en su capacidad para encapsular lógica y permitir una reactividad más fina. Cuando el sistema detecta un cambio en una función que involucra un signal, puede optimizar la ejecución de efectos sin necesidad de volver a calcular todos los elementos relacionados.
En resumen, al incorporar signals derivados en tu flujo de trabajo diario, tú mejoras no solo la eficiencia del código, sino también la claridad y dedicación a administrar sólo los elementos que efectivamente han cambiado. Esto contribuye a un mejor rendimiento y estabilidad de la aplicación, permitiendo un desarrollo más ágil y responsivo. ¡Sigue explorando nuevas formas de optimizar!