Programación en R en VS Code a través de Docker Container

¿Alguna vez intentó compartir su código R con un colega, solo para pasar horas depurando problemas de “pero funciona en mi máquina”? Los contenedores Docker son como contenedores de envío para código: empaquetan su entorno R, bibliotecas y dependencias en una caja sellada que funciona igual en todas partes. Además, tiene acceso a decenas de miles de imágenes preconstruidas en Docker Hub, donde los desarrolladores publican entornos listos para usar, evitando la instalación manual de software. Este tutorial muestra cómo ejecutar R en un entorno aislado y reproducible usando VS Code y Docker Desktop.

Conceptos Clave

Docker Desktop - Aplicación que ejecuta contenedores en su computadora, gestionando entornos aislados
Dev Container - Función de VS Code que le permite programar dentro de un contenedor Docker con soporte completo del IDE
Container Isolation - Su código se ejecuta en un entorno Linux separado que solo ve su carpeta de proyecto, no toda su computadora
Rocker - Imágenes Docker preconstruidas diseñadas específicamente para desarrollo en R

Lo Que Necesitará

Tutorial R Coding in VS Code completado
Tutorial GitHub Desktop Basics completado
20-25 minutos

Paso 1: Instalar Docker Desktop

Visite la página de descarga de Docker Desktop
Haga clic en Download for Windows (o Mac/Linux según su sistema)
Ejecute el instalador y siga el asistente de instalación
Cuando se le solicite, habilite WSL 2 (usuarios de Windows) o acepte la configuración predeterminada
Después de la instalación, inicie Docker Desktop
Espere a que el motor de Docker se inicie (verá un indicador de estado verde en la parte inferior izquierda)

Paso 2: Instalar la Extensión Dev Containers

Abra VS Code
Haga clic en el icono de Extensions en la barra lateral izquierda (o haga clic en View > Extensions)
Escriba dev containers en el cuadro de búsqueda
Encuentre Dev Containers de Microsoft
Haga clic en Install

Paso 3: Clonar el Proyecto Vibe con GitHub Desktop

Abra GitHub Desktop
Haga clic en File > Clone repository
Haga clic en la pestaña URL
En el campo Repository URL, pegue: https://github.com/gexijin/vibe
Elija dónde guardar el proyecto (el campo Local Path)
Haga clic en Clone
GitHub Desktop descargará el proyecto en la ubicación elegida

Paso 4: Abrir el Proyecto en VS Code

En VS Code, haga clic en File > Open Folder
Navegue hasta la carpeta vibe que acaba de clonar
Haga clic en Select Folder
Verá los archivos del proyecto en la barra lateral del Explorer

Paso 5: Reabrir en Contenedor

Busque una notificación en la parte inferior derecha: Folder contains a Dev Container configuration file
Haga clic en Reopen in Container
Si no ve la notificación, haga clic en el icono verde en la esquina inferior izquierda
Seleccione Reopen in Container del menú
VS Code construirá el contenedor (esto toma 5-10 minutos la primera vez)
Verá una notificación de progreso mostrando los pasos de construcción
Cuando se complete, el icono verde mostrará Dev Container: R in Docker

Nota: El contenedor incluye automáticamente la extensión R y el paquete languageserver. El Dockerfile y devcontainer.json se encargan de esto por usted.

Paso 6: Comprender el Entorno del Contenedor

Ahora está programando dentro de un contenedor Linux. Exploremos qué significa esto.

Haga clic en Terminal > New Terminal para abrir una terminal dentro del contenedor
Verifique su ubicación actual:

pwd

Verá /workspaces/vibe - esta es su carpeta de proyecto dentro del contenedor.

Liste los archivos:

ls

Verá los mismos archivos del proyecto: R/, .devcontainer/, README.md, etc.

Intente subir un directorio:

cd ..
ls

Solo verá vibe/ - el contenedor está aislado. No puede acceder a otras carpetas de su computadora, Escritorio o Documentos. Este aislamiento garantiza que su entorno R sea limpio y reproducible.

Regrese a la carpeta del proyecto:

cd vibe

Paso 7: Ejecutar Código R Línea por Línea

El contenedor tiene R preinstalado con paquetes comunes. Ejecutemos un script simple de análisis de datos.

En VS Code Explorer, navegue hasta R/iris_analysis.R
Haga clic para abrir el archivo
Verá código R que analiza el conjunto de datos iris
Seleccione la primera línea: data(iris)
Presione Ctrl+Enter (Windows/Linux) o Cmd+Enter (Mac) para ejecutarla
Si no tiene una terminal R abierta, la primera vez crea una, la segunda vez ejecuta el código
Continue ejecutando cada línea una a la vez
Cuando ejecute head(iris), verá las primeras 6 filas en la terminal
Cuando ejecute summary(iris), verá resúmenes estadísticos
Cuando ejecute los comandos hist(), se abrirán gráficos de histograma en ventanas separadas
También puede seleccionar múltiples líneas y ejecutarlas juntas con Ctrl+Enter o Cmd+Enter

Paso 8: Ejecutar la Aplicación

El proyecto incluye una aplicación Shiny de demostración que crea un histograma interactivo.

En VS Code Explorer, navegue hasta R/app.R
Haga clic para abrir el archivo
Verá código para una aplicación web Shiny
Busque en la parte superior derecha de la ventana del editor un botón ▶
Haga clic en la flecha desplegable junto a él y seleccione Run Shiny App
La aplicación se iniciará y VS Code reenviará automáticamente el puerto 3838
Aparece una notificación: Open in Browser
Haga clic en Open in Browser
La aplicación Shiny se abre en su navegador web
Mueva el control deslizante para cambiar los intervalos del histograma - el gráfico se actualiza en tiempo real

Paso 9: Hacer un Cambio Simple

Modifiquemos la aplicación para ver cómo funciona el desarrollo.

Mantenga la aplicación en ejecución
En VS Code, edite R/app.R
Encuentre la línea 16: titlePanel("Old Faithful Geyser Data")
Cámbiela a:

titlePanel("My First R Docker App")

Guarde el archivo (File > Save)
La extensión Shiny recargará automáticamente la aplicación
Actualice su navegador (o puede actualizarse automáticamente)
El título ahora muestra su texto personalizado

Paso 10: Comprender el Dockerfile (Opcional)

En VS Code Explorer, navegue hasta .devcontainer/Dockerfile
Haga clic para abrir el archivo
Verá la configuración completa:

# choose a Dockerhub base image
FROM rocker/shiny-verse:latest

# 1. System deps commonly needed by R packages
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev git curl && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 2. R packages for VS Code integration: language server + debugger
RUN R -q -e 'install.packages(c("rstudioapi", "languageserver"), repos="https://cloud.r-project.org")'

# 3. Install Node.js LTS from NodeSource
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | bash - \
    && apt-get install -y nodejs \
    && npm install -g npm@latest

# 4. Install Claude Code globally
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 5. Expose Shiny server port
EXPOSE 3838

Partes clave:

FROM rocker/shiny-verse:latest - Imagen base con R, Shiny y tidyverse preinstalados
RUN apt-get install - Bibliotecas del sistema Linux para paquetes R
RUN R -q -e 'install.packages(...)' - Instala paquetes R permanentemente
RUN curl... && apt-get install -y nodejs - Instala Node.js, necesario para ejecutar Claude Code
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code - Instala Claude Code globalmente para asistencia con IA
EXPOSE 3838 - Abre el puerto 3838 para aplicaciones Shiny

Otras imágenes Rocker que puede usar:

rocker/r-ver:4.5.3 - Solo R (versión específica)
rocker/rstudio:latest - R con RStudio Server
rocker/tidyverse:latest - R con paquetes tidyverse
rocker/shiny-verse:latest - R con Shiny y tidyverse (el que estamos usando)

Después de cambiar la imagen base, reconstruya el contenedor para aplicar los cambios.

Paso 11: Instalar Paquetes R en la Imagen Docker (Opcional)

Los paquetes instalados mediante la consola R (install.packages()) son temporales y desaparecen cuando reconstruye el contenedor. Para hacer los paquetes permanentes, agréguelos al Dockerfile.

En VS Code Explorer, navegue hasta .devcontainer/Dockerfile
Haga clic para abrir el archivo
Agregue una nueva línea debajo de otras líneas ‘install.packages’ para instalar el paquete data.table:
```
RUN R -q -e 'install.packages("data.table", repos="https://cloud.r-project.org")'
```
Guarde el archivo (File > Save)
Haga clic en el icono verde en la esquina inferior izquierda
Seleccione Rebuild Container del menú
VS Code reconstruirá el contenedor con su nuevo paquete (toma 2-5 minutos)
Para verificar, abra una terminal R y escriba:

library(data.table)

Si se carga sin errores, el paquete está instalado permanentemente.

Próximos Pasos

Crear un nuevo script R - Haga un nuevo archivo .R en la carpeta R/, escriba código de análisis de datos usando conjuntos de datos integrados como mtcars o iris
Instalar paquetes R - Agregue los paquetes que necesite editando el Dockerfile y reconstruyendo el contenedor
Explorar tidyverse - Pruebe la manipulación de datos con dplyr y visualización con ggplot2 usando conjuntos de datos de ejemplo

Solución de Problemas

Docker Desktop no está en ejecución - Abra Docker Desktop y espere el indicador de estado verde antes de reabrir el contenedor
La construcción del contenedor falla - Verifique su conexión a internet; la primera construcción descarga ~2GB. Haga clic en Rebuild Container para reintentar
El puerto 3838 ya está en uso - Detenga otras aplicaciones que usen ese puerto, o cambie el puerto en .devcontainer/devcontainer.json

Resumen del Flujo de Trabajo

Esta configuración proporciona un entorno profesional de desarrollo en R:

VS Code proporciona el editor de código con resaltado de sintaxis e IntelliSense
Docker container ejecuta un entorno Linux aislado con R y todas las dependencias
Rocker image (rocker/shiny-verse) incluye R, Shiny, tidyverse y herramientas de desarrollo
Dev Container config (.devcontainer/) instala automáticamente extensiones de VS Code para depuración de R y soporte de lenguaje
Port forwarding permite acceder a la aplicación Shiny que se ejecuta dentro del contenedor desde su navegador

Flujo de Trabajo Diario

Una vez que todo esté configurado, aquí está su rutina diaria:

Iniciar Docker Desktop - Abra la aplicación y espere el indicador de estado verde (Docker debe estar en ejecución)
Abrir VS Code - Inicie VS Code y abra su carpeta de proyecto
Reabrir en Contenedor - Si aún no está en el contenedor, haga clic en el icono verde (inferior izquierdo) y seleccione Reopen in Container
Escribir y ejecutar código - Edite archivos .R, ejecute línea por línea con Ctrl+Enter/Cmd+Enter, o ejecute aplicaciones Shiny con el botón ▶ Run Shiny App
Guardar su trabajo - Sus archivos de código (.R, .Rmd) se guardan en su computadora y persisten entre sesiones
Hacer commit y push - Use GitHub Desktop para hacer commit de sus cambios y hacer push al repositorio

Creado por Steven Ge el 7 de diciembre de 2025.