Streamlit е платформа с отворен код за създаване на приложения, която преобразува Python скриптове в интерактивни уеб приложения. Тя работи отлично за бързо прототипиране, бърз анализ на данни и създаване на демонстрации на модели за машинно обучение (ML).
Колкото и лесен за използване да е Streamlit, той не разполага с функциите, необходими за създаване на мащабируеми приложения с големи масиви от данни. Освен това, твърдите оформления, основните опции за стилизиране, ограничените възможности за персонализиране и проблемите с производителността на Streamlit затрудняват създаването на приложения с богат набор от функции.
Ето най-добрите алтернативи на Streamlit, които ще ви помогнат да създавате лесно сложни приложения. Тези алтернативи предлагат по-голяма гъвкавост и сътрудничество в реално време.
⏰ 60-секундно резюме
Ето най-добрите алтернативи на Streamlit, които ще ви помогнат да създадете интерактивни уеб приложения:
- Dash by Plotly: Най-подходящ за разработване на прототипи в проекти в областта на науката за данните
- Gradio: Най-подходящ за създаване на демо версии на приложения за машинно обучение
- Панел: Най-подходящ за създаване на интерактивни табла в Python
- Anvil: Най-доброто решение за напреднали персонализации на приложения
- Shiny за Python: Най-доброто решение за прототипиране на уеб приложения
- Deepnote: Най-доброто решение за сътрудничество в реално време по отношение на кода
- Mercury Framework: Най-подходящ за потребители на Jupyter Notebook
- Taipy: Най-доброто решение за визуализация на данни
- Datalore: Най-доброто решение за AI помощ при кодиране
- PixelFree Studio: Най-подходящо за потребители на Figma
За интерактивна визуализация на данни без код, опитайте ClickUp. Той предоставя джаджи, диаграми и графики, ленти за прогрес, таблици и др. за проследяване на важни показатели за развитие.
Какво трябва да търсите в алтернативите на Streamlit?
Преди да се впуснем в най-добрите алтернативи на Streamlit, ето няколко функции, на които трябва да обърнете внимание при избора на инструмент за визуализация на данни.
📌 Персонализиране на компоненти: Изберете инструменти, които ви позволяват да създавате персонализирани табла с различни интерактивни елементи, освен основните входни данни. Уверете се, че те поддържат интерактивни визуализации и предлагат компоненти и теми за стилизиране.
📌 Работа с големи масиви от данни: Проверете колко добре инструментът работи с големи или стрийминг масиви от данни. Изберете инструменти, които поддържат инкрементални данни при създаването на уеб приложения, така че да могат да се приспособят към нарастващите изисквания на приложенията.
📌 Интеграция на работния процес: Изберете инструменти, които са съвместими с вашия съществуващ технологичен стек. Уверете се, че те поддържат CI/CD интеграция, тестови рамки, библиотеки, създатели на диаграми и други MLOps и DevOps инструменти.
📌 Свързване с източници на данни: Изберете инструменти с вградени конектори за бази данни и възможности за API интеграция. Това ще ви помогне да оптимизирате процесите без усилие. Проверете също дали инструментът поддържа различни файлови формати и синхронизира актуализациите на данните в реално време.
10-те най-добри алтернативи на Streamlit
1. Dash by Plotly (Най-подходящ за разработване на прототипи в проекти за наука за данните)
Подобно на Streamlit, Dash by Plotly също е платформа с отворен код за създаване на интерактивни уеб-базирани приложения и табла. Това е базирана на Python рамка за научни работници, занимаващи се с данни, която улеснява визуализирането и актуализирането на данни в реално време.
Dash обаче е по-бърз от Streamlit и предлага опции за внедряване в предприятия за приложения от производствен клас. Той също така има множество интеграции – например, интегрира се с Python data science stacks, включително Plotly и Pandas, което ви помага да създавате персонализирани табла с по-високи нива на интерактивност. Можете също така да интегрирате Google Sheets с Dash, за да създадете табло на Google Sheets в приложението Dash и да го актуализирате въз основа на промените в данните на Google Sheets.
Най-добрите функции на Dash
- Изпълнявайте табла с Jupyter Notebook, използвайки библиотеката jupyter-dash.
- Създавайте привлекателни оформления с Dash Design Kit
- Актуализирайте конкретни части от приложението си с основни и разширени обратни извиквания.
Ограничения на Dash
- Софтуерът има стръмна крива на обучение. Трябва да разбирате компонентите, изгледите, обратните повиквания, HTML и т.н., за да създавате по-големи приложения.
- Без HTML оформлението е ограничено. Затова създаването на желания вид на уеб приложението може да бъде предизвикателство.
Цени на Dash
- Безплатен софтуер с отворен код
Dash by Plotly – оценки и рецензии
- G2: 4. 8/5 (30+ отзива)
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват потребителите за Dash by Plotly?
Абсолютно обожавам колко лесен за ползване е Dash! Много е лесно да се научите да го използвате и да започнете да създавате интерактивни уеб приложения. Фактът, че е изграден върху Python, означава, че мога да използвам всичките си умения в Python, което е огромно предимство. Визуализациите са на най-високо ниво, а актуализирането на данните в реално време е като магия. Въпреки че ми харесва да използвам Dash, намирам, че понякога оформлението може да бъде малко ограничаващо. Не винаги е лесно да постигна точното излъчване, което искам за моите уеб приложения, особено когато се стремя към много специфичен дизайн. Освен това, когато приложенията станат по-сложни, производителността може да се понижи, което може да бъде малко разочароващо.
Абсолютно обожавам колко лесен за ползване е Dash! Много е лесно да се научите да го използвате и да започнете да създавате интерактивни уеб приложения. Фактът, че е изграден на базата на Python, означава, че мога да използвам всичките си умения в Python, което е огромно предимство. Визуализациите са на най-високо ниво, а актуализирането на данните в реално време е като магия. Въпреки че ми харесва да използвам Dash, намирам, че понякога оформлението може да бъде малко ограничаващо. Не винаги е лесно да постигна точното излъчване, което искам за моите уеб приложения, особено когато се стремя към много специфичен дизайн. Освен това, когато приложенията станат по-сложни, производителността може да се понижи, което може да бъде малко разочароващо.
💡Съвет от професионалист: Интегрирайте Dash с графичната библиотека на Plotly, за да имате достъп до различни интерактивни диаграми и карти, както и до богати възможности за визуализация.
2. Gradio (най-подходящ за създаване на демо версии на приложения за машинно обучение)
Gradio е лесна за използване алтернатива на Streamlit за създаване на уеб интерфейси за демонстрация на вашите ML модели. За разлика от Streamlit, тази Python рамка се настройва бързо, е по-интуитивна, подходяща за начинаещи и по-подходяща за по-прости приложения.
Това, което прави Gradio популярен, е способността му да опростява ML моделите в демонстрации или приложения, които по-широката аудитория може лесно да разбере. Можете да вградите Gradio в своя Python бележник, да го представите като уеб страница и да споделяте приложенията чрез публична връзка, което позволява на екипите да взаимодействат с модела от разстояние.
Най-добрите функции на Gradio
- Създавайте и използвайте персонализирани компоненти в приложенията си с библиотеката с персонализирани компоненти на Gradio.
- Създавайте и редактирайте кодове и преглеждайте промените на живо с Gradio playground.
- Създавайте лесно интерактивни демонстрации и приложения, като използвате предварително създадени елементи като плъзгачи, бутони, падащи менюта и др.
Ограничения на Gradio
- Gradio не е оптимизиран за управление на интензивен трафик в производствени среди.
- Той е специално проектиран за ML/AI приложения и има ограничени възможности за персонализиране.
Цени на Gradio
- Безплатни, с отворен код
Оценки и рецензии за Gradio
- G2: Няма налични отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
🧠 Знаете ли, че... Gradio беше придобита от Hugging Face 🤗 през 2022 г. Сега тя е част от тяхната AI инфраструктура и можете да намерите няколко публични демо версии на Gradio в Hugging Face Spaces, които представят различни AI модели.
3. Panel (най-подходящ за създаване на интерактивни табла в Python)
Подобно на Streamlit, отворената библиотека на Panel ви позволява да създавате аналитични уеб приложения и интерактивни табла в чист Python. Това е уеб платформа, която се интегрира с PyData екосистемата, позволявайки ви да създавате интерактивни таблици с данни и визуализации и да сътрудничите по тях за по-ефективни работни процеси.
В сравнение с Streamlit, Panel е по-гъвкав и мащабируем с широката си гама от опции за оформление и джаджи. Подходящ е за разработване на сложни уеб приложения с комплексни потребителски интерфейси.
Най-добрите функции на Panel
- Създавайте сложни, многостранични приложения за проучване с високо ниво реактивни API и ниско ниво API, базирани на обратни извиквания.
- Използвайте шаблони на панели, за да създадете различни визии на приложенията
- Персонализирайте приложенията за данни с помощта на редактор на код, включете отметки като бутони и подредете обектите с помощта на спецификации за решетка.
Ограничения на панела
- Има стръмна крива на обучение поради обширния набор от функции – джаджи, библиотеки и др.
- Panel е по-фокусиран върху Python и по-малко върху HTML/CSS, което го прави по-малко отзивчив и ограничен в стилизирането на уеб приложения.
Цени на панелите
- Безплатни, с отворен код
Оценки и рецензии на панела
- G2: Няма налични отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
4. Anvil (най-подходящ за напреднали персонализации на приложения)
Ако търсите персонализации на високо ниво, Anvil е чудесна алтернатива на Streamlit. Той разполага с интерфейс с функция „плъзгане и пускане“, който ви позволява да персонализирате елементи на потребителския интерфейс, да прилагате стилове и да проектирате приложението по начина, по който искате.
За разлика от Streamlit, Anvil разполага с мощна вградена база данни за актуализиране, редактиране и изтриване на данни с помощта на Python команди. Можете да съхранявате файлове на приложения и модели за машинно обучение в облака, да се свързвате с Python бележници, да добавяте персонализирани домейни, да се свързвате с външни API и да гарантирате сигурността на данните с вградена двуфакторна автентификация.
Най-добрите функции на Anvil
- Пишете и редактирайте код директно в съвременни уеб браузъри с уеб-базирана IDE (интегрирана среда за разработка).
- Запитвайте, редактирайте и изтривайте данни и свързвайте приложения с данни с вградена система за бази данни Python.
- Изпълнявайте приложения на Anvil в различни среди с отворен код сървър за приложения на Anvil.
- Публикувайте автоматично приложенията на Anvil с едно кликване, като изберете публичен или частен хостинг.
Ограничения на Anvil
- Някои функции не работят. Например, компонентът DataGrid с пълна ширина не работи, което оставя потребителите с малки текстове.
- Някои потребители казват, че цената за персонализирани функции е висока.
Цени на Anvil
- Безплатни завинаги
- Хобби: 15 $/месец
- Бизнес: 109 долара на разработчик/месец
- Enterprise (на място): Персонализирано ценообразуване
Оценки и рецензии за Anvil
- G2: Недостатъчно отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
Какво казват потребителите за Anvil?
Скоростта на създаване на прототип е отлична, тъй като компонентите се преместват с плъзгане и пускане. Добавянето на Python библиотеки и персонализирането на пакети се поддържа. Въпреки това, някои функции не работят правилно, така че постигането на усъвършенстван резултат на производствено ниво е или много трудно, или невъзможно. (Например, компонентът Data Grid с пълна ширина не работи, така че потребителите се налага да се взират в малък текст). Получаването на поддръжка е практически невъзможно, а форумите за клиенти са непоследователни и понякога враждебни.
Скоростта на прототипиране е отлична, тъй като компонентите се преместват с плъзгане и пускане. Добавянето на Python библиотеки и персонализирането на пакети се поддържа. Въпреки това, някои функции не работят правилно, така че постигането на усъвършенстван резултат на производствено ниво е или много трудно, или невъзможно. (Например, компонентът Data Grid с пълна ширина не работи, така че потребителите се налага да се взират в малък текст). Получаването на поддръжка е практически невъзможно, а форумите за клиенти са непоследователни и понякога враждебни.
5. Shiny за Python (най-подходящ за прототипиране на уеб приложения)
Shiny за Python помага на разработчиците да създават прототипи на интерактивни уеб приложения и да създават прости визуализации за няколко часа. Това улеснява създаването на приложения за R програмисти, които не са непременно експерти в уеб разработката.
Това, което прави Shiny по-добър от Streamlit, е неговото реактивно изпълнение. Shiny не преизчислява приложенията, когато има промяна в данните. Вместо това, той проследява взаимоотношенията между компонентите, за да преизчисли минимално тези, които трябва да бъдат актуализирани. По този начин ускорява разработката на приложения и подобрява цялостното преживяване на потребителя.
Най-добрите функции на Shiny
- Създавайте приложения с лекота, използвайки предварително създадени шаблони за основни приложения, табла, въвеждане на данни и стрийминг актуализации.
- Създавайте оформление на приложенията, използвайки широка гама от компоненти, включително навигационни ленти, странични ленти, раздели, панели, карти и подреждайте елементите по начин, който ви харесва.
- Автоматично актуализирайте резултатите въз основа на потребителските входни данни и създавайте динамични потребителски интерфейси с реактивно програмиране.
Ограничения на Shiny
- Интеграциите на Shiny могат да бъдат сложни и трудни в началото.
- Твърде сложни за създаване на прости табла или BI работни потоци
- Разгръщането на приложения е трудоемко, тъй като повечето опции за разгръщане са достъпни в платените планове.
Цени на Shiny
- Shiny е платформа с отворен код, която се използва безплатно. Разгръщането на приложения на Shiny обаче изисква да използвате безплатните или платените хостинг услуги на платформата.
Shiny оценки и рецензии
- G2: Недостатъчно отзиви
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват потребителите за Shiny за Python?
Като цяло, имахме чудесен опит с използването на Shiny в някои от нашите аналитични проекти. Ограничавайки употребата му до подходящи случаи, можем да се възползваме от неговата гъвкавост и относителна лекота на използване за R програмисти, които не са непременно добри в уеб разработката.
Като цяло, имахме отлично преживяване при използването на Shiny в някои от нашите аналитични проекти. Ограничавайки употребата му до подходящи случаи, успяхме да се възползваме от неговата гъвкавост и относителна лекота на употреба за R програмисти, които не са непременно добри в уеб разработката.
💡Съвет от професионалист: Използвайте пакета „shiny. react“, за да използвате динамичните компоненти на React библиотеката си за създаване на динамични приложения и интерактивни визуализации на данни.
6. Deepnote (Най-доброто решение за сътрудничество в реално време по кода)
Deepnote е за тези, които търсят лесни за използване, фокусирани върху сътрудничеството и задвижвани от изкуствен интелект алтернативи на Streamline. Това е проста, стабилна платформа, която позволява на екипите за наука за данни да работят съвместно и да редактират бележници едновременно, подобрявайки производителността на екипа.
Най-полезното нещо в Deepnote е неговата облачна платформа, която ви помага да работите по таблата на вашите проекти отвсякъде и да споделяте резултатите с другите. Освен това, интеграцията на изкуствен интелект помага за създаването на аналитични уеб приложения с интелигентно попълване на код, автоматично почистване на данни и различни техники като настройка на хиперпараметри и избор на функции.
Най-добрите функции на Deepnote
- Работете с няколко души върху един бележник в реално време с вграден контрол на версиите и коментари.
- Създавайте и разгръщайте интерактивни приложения за данни директно от бележниците и споделяйте информация и отчети с екипите.
- Персонализирайте средите, като зададете библиотеки и зависимости, за да оптимизирате производителността на приложението.
Ограничения на Deepnote
- Дори малки промени във функциите в блок от код изискват да стартирате целия бележник, което прави процеса досаден и тромав.
- Дълго време за зареждане при по-големи проекти и чести сривове, които могат да нарушат работния ви процес.
Цени на Deepnote
- Безплатни
- Екип: 59 долара на редактор/месец
- Enterprise: Персонализирано ценообразуване
Оценки и рецензии за Deepnote
- G2: 4,5/5 (над 220 отзива)
- Capterra: Недостатъчно рецензии
Какво казват потребителите за Deepnote?
Обичам потребителския интерфейс на Deepnote. Той прави работата с малки и средни набори от данни изключително лесна и добавя полезни функции за сътрудничество. Техният подход „App” за вътрешни табла ми напомня на Retool и е фантастична функция за споделяне на информация, генерирана с нетехнически членове на екипа, без да се налага да се губи време за подготовка (поставяне на генерирани графики в PowerPoint или подобни). Въпреки това, за много малки набори от данни, особено ако не е необходимо сътрудничество, Deepnote може да бъде малко прекалено тежък, а локалното изпълнение на Jupyter (или подобен инструмент) премахва необходимостта да излагате данните си чрез API или да ги качвате първо.
Обичам потребителския интерфейс на Deepnote. Той улеснява работата с малки и средни масиви от данни и добавя полезни функции за съвместна работа. Техният подход „App” за вътрешни табла ми напомня на Retool и е фантастична функция за споделяне на информация, генерирана с нетехнически членове на екипа, без да се налага да се губи време за подготовка (поставяне на генерирани графики в PowerPoint или подобни). Въпреки това, за много малки набори от данни, особено ако не е необходимо сътрудничество, Deepnote може да бъде малко прекалено тежък, а локалното изпълнение на Jupyter (или подобен инструмент) премахва необходимостта да излагате данните си чрез API или да ги качвате първо.
📖 Прочетете още: Най-добрите алтернативи на React за фронтенд разработчици
📮ClickUp Insight: 37% от работниците изпращат бележки за последващи действия или протоколи от срещи, за да проследяват задачите, но 36% все още разчитат на други, фрагментирани методи.
Без унифицирана система за записване на решения, ключовите идеи, от които се нуждаете, могат да се загубят в чатове, имейли, таблици или дори други инструменти. С ClickUp можете незабавно да превърнете разговорите в изпълними задачи във всичките си задачи, чатове и документи, като по този начин гарантирате, че нищо няма да бъде пропуснато.
7. Mercury Framework (най-подходяща за потребители на Jupyter Notebook)
Уеб приложението Mercury е предназначено предимно за потребители на Jupyter Notebook. Използвайки платформата, не е необходимо да преписвате анализа на данните си от Jupyter notebooks в Python скриптове.
Функциите му за визуализация на данни помагат за анализиране и интерпретиране на данни. Инструментът разполага и с набор от мощни функции за създаване на интерактивни приложения, уебсайтове, уеб приложения с пълен набор от функции, отчети и табла. Освен това можете да използвате OutputDir, за да изтегляте файлове от бележници и да експортирате бележници в PDF/HTML формат.
Най-добрите функции на Mercury Framework
- Създавайте динамични потребителски интерфейси с помощта на различни интерактивни джаджи като плъзгачи, падащи менюта, текстови полета и др.
- Достъп до контрол на ниво клетка, за да наблюдавате повторно изпълнените клетки по време на модифицирането на приложението, за да оптимизирате производителността.
- Използвайте контрол на достъпа, за да гарантирате сигурността на приложението с вградена автентификация.
Ограничения на Mercury Framework
- Mercury има ограничени възможности за персонализиране
- За потребители, които не използват Jupyter, използването на Mercury може да изисква обучение.
- Проектирани да работят с Jupyter Notebooks, които може да не са подходящи за самостоятелни уеб приложения.
Цени на Mercury Framework
- Mercury е безплатна платформа с отворен код. Тя предлага безплатни и платени планове за разгръщане на приложения.
Планове на Mercury Cloud:
- Starter: Безплатно
- Pro: 49 $/месец
- Бизнес: 149 $/месец
Самостоятелно хоствани планове:
- Безплатни
- Търговски: 1000 долара/година
- Enterprise: 10 000 долара/година
Оценки и рецензии за Mercury Framework
- G2: Няма налични отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
📖 Прочетете още: 10 алтернативи и конкуренти на Jupyter Notebook
8. Taipy (Най-доброто за визуализация на данни)
Подобно на софтуера за табла, Taipy разполага с мощни инструменти за визуализация на данни, които ви помагат да създавате интерактивни табла с помощта на таблици, диаграми, графики и карти. Това е мащабируема платформа, която отговаря на нуждите на сложни приложения, изискващи висока производителност.
Докато Streamlit е предназначен главно за прототипиране, Taipy е създаден както за прототипиране, така и за производство. Той работи с фронтенд и бекенд на отделни нишки, така че приложението не се срива, когато имате приложения, работещи на заден план.
Най-добрите функции на Taipy
- Използвайте разширени възможности за визуализация на данни, за да представяте информация по различни начини.
- Персонализирайте приложенията и таблата за управление, като използвате предварително създадени или персонализирани теми.
- Интегрирайте с Taipy Studio, за да получите достъп до графичния редактор.
- Изпълнявайте тежки задачи на заден план, без да забавяте текущите работни процеси.
Ограничения на Taipy
- Taipy Cloud има някои проблеми с качването, а преизчисляването на страниците е бавно.
- Тъй като Taipy е сравнително нова, тя не разполага с ресурси, които да помогнат на потребителите да извлекат максимална полза от платформата.
Цени на Taipy
- Taipy е безплатна библиотека с отворен код. Тя обаче предлага и персонализирани бизнес и корпоративни планове.
Оценки и рецензии за Taipy
- G2: Няма налични отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
📖 Прочетете още: Търсите още инструменти за създаване на персонализирани табла за проекти? Разгледайте тези алтернативи на Softr за създаване на табла за проекти.
9. Datalore (най-доброто за помощ при AI кодиране)
Datalore, от JetBrains, е интелигентна платформа за сътрудничество за визуализация и анализ на данни. Тя комбинира Jupyter Notebooks с AI код помощ, която помага за завършване на кодове и създаване на интерактивни табла за вашите бизнес случаи.
Datalore позволява на мениджърите на среда да персонализират средата и интерактивните контроли, за да създават динамични табла и приложения. Може да се хоства и в частен облак или на място, като отговаря на вашите допълнителни нужди от персонализация и сигурност.
Най-добрите функции на Datalore
- Използвайте интелигентна помощ за кодиране за Python, Scala, Kotlin и R, за да създавате различни приложения.
- Превърнете бележниците в интерактивни истории с данни и споделяйте статични или интерактивни отчети със заинтересованите страни.
- Сътрудничество с екипа ви в реално време по отношение на кода и споделяне на бележници чрез линкове или покани по имейл.
Ограничения на Datalore
- Според някои потребители, Datalore има ограничено пространство за съхранение, което води до загуба на данни при работа с големи масиви от данни.
- Софтуерът има бъгове и изисква рестартиране.
Цени на Datalore
- Без облак
- Cloud: 35 долара на потребител/месец
- На място: Персонализирано ценообразуване
Оценки и рецензии на Datalore
- G2: Недостатъчно отзиви
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват потребителите за Datalore?
Той е добър, особено за управление на пакети и отчитане. Въпреки това, изисква прецизно управление на разрешенията за споделяне на бележници и отчети, което според мен е необходимо за повечето корпоративни компании.
Той е добър, особено за управление на пакети и отчитане. Въпреки това, изисква прецизно управление на разрешенията за споделяне на бележници и отчети, което според мен е необходимо за повечето корпоративни компании.
10. PixelFree Studio (най-подходящо за потребители на Figma)
PixelFree Studio е платформа за разработка на приложения с ниско ниво на кодиране, която безпроблемно преобразува дизайни в разбираеми кодове. С PixelFree можете да генерирате PRO-Code на шест програмни езика — HTML5, React, Vue, Angular, C# за настолни компютри и #C за уеб приложения, за да съответстват на желания от вас дизайн на приложението.
Освен това можете да го хоствате отвсякъде, без да зависите от библиотеки или рамки, което ви помага да внедрите по-гъвкав процес на разработка.
Най-добрите функции на PixelFree Studio
- Импортирайте бързо дизайни от Figma и автоматизирайте преобразуването на дизайни в кодове, четими за човека.
- Генерирайте нативни кодове, които съответстват на визуалния дизайн на вашето приложение.
- Сътрудничество с екипа ви по кода в реално време
Ограничения на PixelFree Studio
- Софтуерът разчита в голяма степен на Figma за импортиране на дизайни. Затова потребителите, които не използват Figma, може да го намерят за по-труднодостъпен.
- Без библиотеки или рамки, PixelFree може да няма вградени компоненти за приложения и табла.
Цени на PixelFree Studio
PixelFree Studio предлага отделни планове за индивидуални и бизнес лицензи. Ето плановете за бизнес лицензи.
- 49,95 $/месец
- 499 $/година
- Персонализирани цени за корпоративни решения
Оценки и рецензии за PixelFree Studio
- G2: Няма налични отзиви
- Capterra: Няма налични отзиви
📖 Прочетете повече: Разделяне на задачите в приложенията на Flutter
Други инструменти за интерактивни приложения за данни
Streamlit и повечето алтернативи на Streamlit са фокусирани върху кода. Те изискват технически познания за визуализация на данни. Това ограничава достъпа им до потребители, които не са технически подготвени.
Въпреки това, визуализацията на данни не трябва да бъде толкова сложна.
ClickUp е универсален, интерактивен инструмент за работа с данни без код, който улеснява интерпретирането на данни. Неговата инфраструктура от корпоративно ниво поддържа визуализиране и анализиране на големи масиви от данни, за да ви помогне да вземете информирани решения.
Визуализирайте данни с персонализирани табла
Създайте обширни интерактивни табла ClickUp, които дават на заинтересованите страни бърз поглед върху текущия процес, целите, предстоящите задачи, приоритетите, подобренията и други подробности. Добавете джаджи, диаграми и графики, ленти за напредък, таблици и др., за да предоставите цялостен поглед върху всичко – от производителността на екипа до важни показатели за развитие.
Искате да научите как да използвате таблата на ClickUp? Гледайте това видео. 👇
Повишете производителността с интеграция на данни
Свържете се с над 1000 интеграции на ClickUp, от Figma до GitHub, за да импортирате данни, оптимизирате процесите и получите достъп до всички работни потоци, без да сменяте платформи. Нативните интеграции на ClickUp ви позволяват да свържете платформата с вашия съществуващ технологичен стек за безпроблемна работа.
Проследявайте взаимодействията на софтуера с контекстни диаграми
Визуализирайте сложни системни взаимоотношения с ClickUp Whiteboards. Използвайте различни цветни линии, за да разграничите взаимодействията, добавете подробни бележки за всяка точка на свързване и правете корекции в реално време с помощта на интерфейса с функция „плъзгане и пускане”.
Сътрудничество с екипа ви по контекстни диаграми и създаване на задачи в ClickUp директно от компонентите на диаграмата. Можете също да използвате шаблоните за контекстни диаграми на ClickUp, за да ускорите процеса.
📖 Прочетете още: Най-добрите алтернативи и конкуренти на Draw.io/Diagrams.net
Анализирайте тенденциите с AI
Автоматизирайте анализа на набори от данни и получите AI-базирани прозрения с ClickUp Brain. Извличайте ключови модели, идентифицирайте корелации и генерирайте обобщения на сложни набори от данни. Можете да помолите AI да обясни тенденциите в данните на прост език за по-голяма яснота. Освен това можете да генерирате отчети, да получавате предложения въз основа на исторически тенденции и да идентифицирате аномалии, преди те да повлияят на вашия проект.
Сътрудничество със заинтересованите страни в реално време
Използвайте ClickUp Docs и ClickUp Chat, за да сътрудничите при проектирането на приложения, кодирането, контекстните диаграми и работните процеси. Докато ClickUp Docs може да ви помогне да централизирате ресурсите си за разработка на приложения, заявките за функции и обратната връзка, неговата функция за чат може да оптимизира комуникацията между членовете на екипа, така че никой да не пропусне нищо.
Оптимизирайте работните процеси и автоматизирайте рутинните задачи
Използвайте над 100-те шаблона за персонализирана автоматизация на ClickUp, за да управлявате рутинни задачи, анализирате данни, създавате стандартни отчети и управлявате предаването на проекти. Можете да автоматизирате работните процеси по разработката, като преглед на кода, одобрение на дизайна, изпращане на уведомления за завършен преглед, създаване на списъци за проверка на внедряването и др.
С всичките си мощни функции, ClickUp със сигурност ви кара да се замислите за ценовите планове. Ето един бърз поглед върху цените на ClickUp.
Вземете най-добрата алтернатива на Streamlit за визуализация на данни и създаване на приложения
Streamlit е чудесен за създаване на приложения, фокусирани върху данни. Но ако търсите инструменти за създаване на по-динамични и интерактивни приложения или табла, разгледайте нашия списък с алтернативи на Streamlit.
Всички алтернативи са добри, но служат за конкретни цели. Например, изберете Taipy за по-добри операции на фронтенд и бекенд, Dash за разширени функции за интерактивност и Gradio за създаване на демо версии.
По същия начин, ако искате инструмент за визуализация на данни, който е прост, но разполага с мощни функции, обмислете ClickUp. Той ви позволява да преглеждате и анализирате данни с помощта на персонализирани табла, да автоматизирате работните процеси и да извличате ключови информации с помощта на изкуствен интелект, да сътрудничите в реално време и да интегрирате над 1000 инструмента.
Искате да научите повече за ClickUp? Регистрирайте се безплатно!