Streamlit ist eine Open-Source-Plattform zur App-Erstellung, die Python-Skripte in interaktive Webanwendungen umwandelt. Sie eignet sich hervorragend für Rapid Prototyping, schnelle Datenanalysen und die Erstellung von Demos für Machine-Learning-Modelle (ML).
So einfach und benutzerfreundlich Streamlit auch ist, es fehlen ihm die Features, um skalierbare Anwendungen mit großen Datensätzen zu erstellen. Außerdem erschweren die starren Layouts, die grundlegenden Gestaltungsoptionen, die eingeschränkten Anpassungsmöglichkeiten und die Leistungsprobleme von Streamlit die Erstellung funktionsreicher Anwendungen.
Hier sind also die besten Streamlit-Alternativen, mit denen Sie komplexe Anwendungen ganz einfach erstellen können. Diese Alternativen bieten mehr Flexibilität und Zusammenarbeit in Echtzeit.
⏰ 60-Sekunden-Zusammenfassung
Hier sind die besten Streamlit-Alternativen, mit denen Sie interaktive Website-Anwendungen erstellen können:
- Dash von Plotly: Am besten geeignet für die Prototypentwicklung in Data-Science-Projekten
- Gradio: Am besten geeignet für die Erstellung von Demos für Machine-Learning-Apps
- Panel: Am besten geeignet für die Erstellung interaktiver Dashboards in Python
- Anvil: Am besten für fortgeschrittene App-Anpassungen geeignet
- Shiny für Python: Am besten für die Prototypentwicklung von Webanwendungen geeignet
- Deepnote: Am besten geeignet für die Zusammenarbeit an Codes in Echtzeit
- Mercury Framework: Am besten für Benutzer von Jupyter Notebook geeignet
- Taipy: Am besten für die Datenvisualisierung geeignet
- Datalore: Am besten für KI-Code-Unterstützung geeignet
- PixelFree Studio: Am besten für Figma-Benutzer geeignet
Für eine interaktive Datenvisualisierung ohne Code probieren Sie ClickUp. Es bietet Widgets, Diagramme und Grafiken, Fortschrittsbalken, Tabellen usw. zur Nachverfolgung wichtiger Metriken in der Entwicklung.
Worauf sollten Sie bei Streamlit-Alternativen achten?
Bevor wir uns mit den besten Streamlit-Alternativen befassen, finden Sie hier einige Features, auf die Sie bei der Auswahl Ihres Tools zur Datenvisualisierung achten sollten.
📌 Anpassung von Komponenten: Wählen Sie Tools, mit denen Sie benutzerdefinierte Dashboards mit verschiedenen interaktiven Elementen erstellen können, die über die grundlegenden Eingaben hinausgehen. Achten Sie darauf, dass sie interaktive Visualisierungen unterstützen und Styling-Komponenten und Themen bieten
📌 Verarbeitung großer Datensätze: Prüfen Sie, wie gut das Tool große oder Streaming-Datensätze verarbeitet. Wählen Sie Tools, die inkrementelle Daten beim Erstellen von Webanwendungen unterstützen, damit sie wachsenden Anwendungsanforderungen gerecht werden können
📌 Workflow-Integration: Wählen Sie Tools, die mit Ihrem bestehenden Tech-Stack kompatibel sind. Stellen Sie sicher, dass sie CI/CD-Pipeline-Integration, Test-Frameworks, Bibliotheken, Flussdiagramm-Ersteller und andere MLOps- und DevOps-Tools unterstützen
📌 Konnektivität der Datenquelle: Entscheiden Sie sich für Tools mit nativen Datenbankkonnektoren und API-Integrationsfunktionen. Dies hilft Ihnen, Prozesse mühelos zu optimieren. Überprüfen Sie auch, ob das Tool verschiedene Dateiformate unterstützt und Datenaktualisierungen in Echtzeit synchronisiert
Die 10 besten Streamlit-Alternativen
1. Dash von Plotly (Am besten geeignet für die Prototypentwicklung in Datenwissenschaftsprojekten)
Genau wie Streamlit ist Dash von Plotly eine Open-Source-Plattform für die Erstellung interaktiver webbasierter Apps und Dashboards. Es handelt sich um ein Python-basiertes Framework für Datenwissenschaftler, das die Visualisierung und Aktualisierung von Daten in Echtzeit vereinfacht.
Dash ist jedoch schneller als Streamlit und bietet Optionen für die Bereitstellung in Unternehmen für Apps in Produktionsqualität. Es verfügt außerdem über mehrere Integrationen – beispielsweise lässt es sich in Python-Data-Science-Stacks wie Plotly und Pandas integrieren, sodass Sie benutzerdefinierte Dashboards mit höherer Interaktivität erstellen können. Sie können auch Google Tabellen in Dash integrieren, um ein Google Tabellen-Dashboard innerhalb der Dash-Anwendung zu erstellen und es basierend auf den Änderungen in den Google Tabellen-Daten zu aktualisieren.
Die besten Features von Dash
- Führen Sie Dashboards mit Jupyter Notebook unter Verwendung der jupyter-dash-Bibliothek aus
- Erstellen Sie ansprechende Layouts mit dem Dash Design Kit
- Aktualisieren Sie bestimmte Teile Ihrer App mit grundlegenden und erweiterten Callbacks
Limits von Dash
- Die Software hat eine steile Lernkurve. Sie müssen Komponenten, Ansichten, Callbacks, HTML usw. verstehen, um größere Apps zu erstellen
- Das Layout ist ohne HTML sehr eingeschränkt. Daher kann es schwierig sein, das gewünschte Aussehen der Web-App zu erzielen
Dash-Preise
- Kostenlose Open-Source-Software
Bewertungen und Rezensionen zu Dash von Plotly
- G2: 4,8/5 (über 30 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen Benutzer über Dash by Plotly?
Ich finde Dash absolut benutzerfreundlich! Es ist so einfach, sich zurechtzufinden und mit der Erstellung interaktiver Web-Apps zu beginnen. Da es auf Python basiert, kann ich alle meine Python-Kenntnisse nutzen, was ein großer Vorteil ist. Die Visualisierungen sind erstklassig, und die Aktualisierung der Daten in Echtzeit fühlt sich wie Zauberei an. Obwohl ich Dash gerne verwende, finde ich das Layout manchmal etwas einschränkend. Es ist nicht immer einfach, genau das Aussehen zu erzielen, das ich mir für meine Web-Apps vorstelle, insbesondere wenn ich ein sehr spezifisches Design anstrebe. Außerdem kann die Leistung bei komplexeren Apps etwas nachlassen, was etwas frustrierend sein kann.
Ich finde Dash absolut benutzerfreundlich! Es ist so einfach, sich zurechtzufinden und mit der Erstellung interaktiver Web-Apps zu beginnen. Da es auf Python basiert, kann ich alle meine Python-Kenntnisse nutzen, was ein großer Vorteil ist. Die Visualisierungen sind erstklassig, und die Aktualisierung der Daten in Echtzeit fühlt sich wie Zauberei an. Obwohl ich Dash gerne benutze, finde ich das Layout manchmal etwas einschränkend. Es ist nicht immer einfach, genau das Aussehen zu erzielen, das ich mir für meine Web-Apps vorstelle, insbesondere wenn ich ein sehr spezifisches Design anstrebe. Außerdem kann die Leistung bei komplexeren Apps etwas nachlassen, was etwas frustrierend sein kann.
💡Profi-Tipp: Integrieren Sie Dash in die Grafikbibliothek von Plotly, um auf verschiedene interaktive Diagramme und Karten sowie umfangreiche Visualisierungsoptionen zuzugreifen.
2. Gradio (am besten geeignet für die Erstellung von Demos für Machine-Learning-Apps)
Gradio ist eine benutzerfreundliche Streamlit-Alternative zum Erstellen von Webschnittstellen für die Demonstration Ihrer ML-Modelle. Im Gegensatz zu Streamlit ist dieses Python-Framework schnell einzurichten, intuitiver, einsteigerfreundlicher und besser für einfachere Apps geeignet.
Was Gradio so beliebt macht, ist seine Fähigkeit, ML-Modelle zu Demos oder Apps zu vereinfachen, die ein breiteres Publikum leicht verstehen kann. Sie können Gradio in Ihr Python-Notebook einbetten, als Webseite präsentieren und Apps über einen öffentlichen Link freigeben, sodass Teams aus der Ferne mit dem Modell interagieren können.
Die besten Features von Gradio
- Erstellen und verwenden Sie benutzerdefinierte Komponenten in Ihren Apps mit der Gradio-Bibliothek für benutzerdefinierte Komponenten
- Erstellen und bearbeiten Sie Codes und sehen Sie Änderungen live mit Gradio Playground
- Erstellen Sie interaktive Demos und Apps ganz einfach mit vorgefertigten Elementen wie Schiebereglern, Schaltflächen, ausklappbaren Menüs usw.
Einschränkungen von Gradio
- Gradio ist nicht für die Verwaltung von hohem Datenverkehr in Produktionsumgebungen optimiert
- Es wurde speziell für ML/KI-Apps entwickelt und verfügt über begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
Preise für Gradio
- Kostenlos, Open Source
Bewertungen und Rezensionen zu Gradio
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
🧠 Wussten Sie schon? Gradio wurde 2022 von Hugging Face 🤗 übernommen. Es ist nun Teil ihrer KI-Infrastruktur, und Sie finden mehrere öffentliche Gradio-Demos in Hugging Face Spaces, die verschiedene KI-Modelle vorstellen.
3. Panel (Am besten geeignet für die Erstellung interaktiver Dashboards in Python)
Wie Streamlit ermöglicht Ihnen die Open-Source-Bibliothek von Panel, analytische Website-Anwendungen und interaktive Dashboards in reinem Python zu erstellen. Es handelt sich um ein Web-Framework, das sich in das PyData-Ökosystem integrieren lässt und Ihnen die Erstellung interaktiver Datentabellen und Visualisierungen sowie die Zusammenarbeit daran für effizientere Workflows ermöglicht.
Im Vergleich zu Streamlit ist Panel mit seinem breiten Array an Layout- und Widget-Optionen flexibler und skalierbarer. Es eignet sich für die Entwicklung komplexer Web-Apps mit komplizierten Benutzeroberflächen.
Die besten Features im Überblick
- Erstellen Sie komplexe, mehrseitige explorative Apps mit reaktiven APIs auf hoher Ebene und Callback-basierten APIs auf niedrigerer Ebene
- Verwenden Sie Panel-Vorlagen, um verschiedene App-Designs zu erstellen
- Passen Sie Daten-Apps mit einem Code-Editor an, fügen Sie Kontrollkästchen als Schaltflächen ein und legen Sie das Layout von Objekten mithilfe von Rasterspezifikationen fest
Einschränkungen des Panels
- Hat aufgrund des umfangreichen Feature-Sets – Widgets, Bibliotheken usw. – eine steile Lernkurve.
- Panel ist eher auf Python ausgerichtet und weniger auf HTML/CSS, wodurch es weniger reaktionsschnell ist und nur begrenzte Möglichkeiten zur Gestaltung von Web-Apps bietet
Preise für Panels
- Kostenlos, Open Source
Bewertungen und Rezensionen
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
4. Anvil (am besten für fortgeschrittene App-Anpassungen geeignet)
Wenn Sie nach umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten suchen, ist Anvil eine großartige Alternative zu Streamlit. Es verfügt über eine Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der Sie UI-Elemente anpassen, Stile anwenden und die App nach Ihren Wünschen gestalten können.
Im Gegensatz zu Streamlit verfügt Anvil über eine robuste integrierte Datenbank, mit der Sie Daten mithilfe von Python-Anweisungen aktualisieren, bearbeiten und löschen können. Sie können App-Dateien und Machine-Learning-Modelle in der Cloud speichern, eine Verbindung zu Python-Notebooks herstellen, benutzerdefinierte Domänen hinzufügen, eine Verbindung zu externen APIs herstellen und die Sicherheit Ihrer Daten durch die integrierte Zwei-Faktor-Authentifizierung gewährleisten.
Die besten Features von Anvil
- Schreiben und bearbeiten Sie Code direkt in modernen Browsern mit einer webbasierten IDE (Integrated Development Environment)
- Mit einem integrierten Python-Datenbanksystem können Sie Daten abfragen, bearbeiten und löschen sowie Apps mit Daten verbinden
- Führen Sie Anvil-Apps in verschiedenen Umgebungen mit einem Open-Source-Anvil-App-Server aus
- Veröffentlichen Sie Anvil-Apps automatisch mit einem Klick und wählen Sie zwischen öffentlichem oder privatem Hosting
Einschränkungen von Anvil
- Einige Features sind nicht funktionsfähig. Beispielsweise funktioniert die volle Breite der DataGrid-Komponente nicht, sodass Benutzer nur winzige Texte sehen können
- Einige Benutzer sagen, dass die Paywall für benutzerdefinierte Features hoch ist
Preise für Anvil
- Free Forever
- Hobby: 15 $/Monat
- Business: 109 $ pro Entwickler/Monat
- Enterprise (vor Ort): Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Anvil
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
Was sagen Benutzer über Anvil?
*Die Geschwindigkeit der Prototypenerstellung ist ausgezeichnet, da die Komponenten einfach per Drag & Drop verschoben werden können. Das Hinzufügen von Python-Bibliotheken und das Anpassen von Paketen wird unterstützt. Einige Features funktionieren jedoch nicht richtig, sodass es sehr schwierig oder sogar unmöglich ist, ein ausgereiftes Ergebnis auf Produktionsniveau zu erzielen. (Beispielsweise funktioniert die volle Breite der Datenrasterkomponente nicht, sodass Benutzer auf winzigen Text blinzeln müssen. Support ist praktisch unmöglich, und die Kundenforen sind inkonsistent und gelegentlich feindselig
*Die Geschwindigkeit der Prototypenerstellung ist ausgezeichnet, da die Komponenten einfach per Drag & Drop verschoben werden können. Das Hinzufügen von Python-Bibliotheken und das Anpassen von Paketen wird unterstützt. Einige Features funktionieren jedoch nicht richtig, sodass es sehr schwierig oder sogar unmöglich ist, ein ausgereiftes Ergebnis auf Produktionsniveau zu erzielen. (Beispielsweise funktioniert die volle Breite der Datenrasterkomponente nicht, sodass Benutzer auf winzigen Text blinzeln müssen. Support ist praktisch unmöglich, und die Kundenforen sind uneinheitlich und gelegentlich feindselig
5. Shiny für Python (am besten für die Prototypentwicklung von Webanwendungen geeignet)
Shiny für Python hilft Entwicklern, innerhalb weniger Stunden interaktive Webanwendungen zu prototypisieren und einfache Visualisierungen zu erstellen. Es erleichtert R-Programmierern, die nicht unbedingt Experten in der Webentwicklung sind, die Erstellung von Apps.
Was Shiny besser macht als Streamlit, ist seine reaktive Ausführung. Shiny rendert Apps nicht neu, wenn sich Eingaben ändern. Stattdessen verfolgt es die Beziehungen zwischen den Komponenten, um nur diejenigen neu zu rendern, die aktualisiert werden müssen. Dadurch beschleunigt es die Anwendungsentwicklung und verbessert die allgemeine Benutzererfahrung.
Die besten Features von Shiny
- Erstellen Sie Apps ganz einfach mit vorgefertigten Vorlagen für grundlegende Apps, Dashboards, Dateneingaben und Streaming-Updates
- Erstellen Sie App-Layouts mit einer Vielzahl von Komponenten, darunter Navigationsleisten, Seitenleisten, Registerkarten, Panels und Karten, und ordnen Sie die Elemente nach Ihren Wünschen an
- Aktualisieren Sie Ausgaben automatisch basierend auf Benutzereingaben und erstellen Sie dynamische Benutzeroberflächen mit reaktiver Programmierung
Einschränkungen von Shiny
- Shiny-Integrationen können anfangs komplex und mühsam sein
- Zu komplex für die Erstellung einfacher Dashboards oder BI-Workflows
- Die Bereitstellung der App ist mühsam, da die meisten Bereitstellungsoptionen nur in den kostenpflichtigen Plänen verfügbar sind
Preise für Shiny
- Shiny ist eine kostenlose Open-Source-Plattform. Für die Bereitstellung von Shiny-Apps müssen Sie jedoch die kostenlosen oder kostenpflichtigen Hosting-Dienste nutzen
Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen Benutzer über Shiny für Python?
Insgesamt haben wir mit Shiny in einigen unserer Analyseprojekte sehr gute Erfahrungen gemacht. Indem wir seine Verwendung auf die richtigen Anwendungsfälle beschränken, können wir seine Flexibilität und relative Benutzerfreundlichkeit für R-Programmierer nutzen, die nicht unbedingt über fundierte Kenntnisse in der Webentwicklung verfügen.
Insgesamt haben wir mit Shiny in einigen unserer Analyseprojekte sehr gute Erfahrungen gemacht. Indem wir seine Verwendung auf die richtigen Anwendungsfälle beschränken, können wir seine Flexibilität und relative Benutzerfreundlichkeit für R-Programmierer nutzen, die nicht unbedingt über fundierte Kenntnisse in der Webentwicklung verfügen.
💡Profi-Tipp: Verwenden Sie das Paket "shiny. react", um Ihre dynamischen React-Bibliothekskomponenten zum Erstellen dynamischer Apps und interaktiver Datenvisualisierungen zu nutzen.
6. Deepnote (Am besten für die Zusammenarbeit an Codes in Echtzeit geeignet)
Deepnote ist für alle, die nach benutzerfreundlichen, kollaborationsorientierten und KI-gesteuerten Alternativen zu Streamline suchen. Es handelt sich um eine einfache, robuste Plattform, mit der Data-Science-Teams zusammenarbeiten und Notebooks gleichzeitig bearbeiten können, wodurch die Produktivität des Teams gesteigert wird.
Das Nützlichste an Deepnote ist sein Cloud-basiertes Framework, mit dem Sie von überall aus an Ihren Projekt-Dashboards arbeiten und die Ergebnisse mit anderen teilen können. Darüber hinaus hilft die KI-Integration beim Aufbau analytischer Webanwendungen mit intelligenter Code-Vervollständigung, automatischer Datenbereinigung und verschiedenen Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Feature-Auswahl.
Die besten Features von Deepnote
- Arbeiten Sie mit mehreren Personen in Echtzeit an einem Notizbuch mit integrierter Versionskontrolle und Kommentarfunktion
- Erstellen und implementieren Sie interaktive Daten-Apps direkt aus den Notizbüchern und geben Sie Erkenntnisse und Berichte für Teams frei
- Passen Sie Umgebungen an, indem Sie Bibliotheken und Abhängigkeiten festlegen, um die Leistung der App zu optimieren
Einschränkungen von Deepnote
- Selbst kleine Änderungen an Features in einem Code-Block erfordern die Ausführung des gesamten Notebooks, was den Prozess langwierig und umständlich macht
- Lange Ladezeiten bei größeren Projekten und häufige Abstürze, die Ihren Workflow stören können
Preise für Deepnote
- Free
- Team: 59 $ pro Editor/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen von Deepnote
- G2: 4,5/5 (über 220 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen Benutzer über Deepnote?
Ich liebe die Benutzeroberfläche von Deepnote. Sie macht die Arbeit mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen super einfach und bietet nützliche Funktionen für die Zusammenarbeit. Der "App"-Ansatz für interne Dashboards erinnert mich an Retool und ist ein fantastisches Feature, um Erkenntnisse mit nicht-technischen Mitgliedern des Teams zu teilen, ohne zeitaufwändige Vorbereitungen (Einfügen von generierten Grafiken in PowerPoint oder ähnliches). Für sehr kleine Datensätze, insbesondere wenn keine Zusammenarbeit erforderlich ist, kann Deepnote jedoch etwas zu schwerfällig sein, und durch die lokale Ausführung von Jupyter (oder ähnlichen Tools) umgeht man die Notwendigkeit, Daten über eine API offenzulegen oder sie zuerst hochzuladen.
Ich liebe die Benutzeroberfläche von Deepnote. Sie macht die Arbeit mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen super einfach und bietet nützliche Funktionen für die Zusammenarbeit. Der "App"-Ansatz für interne Dashboards erinnert mich an Retool und ist ein fantastisches Feature, um Erkenntnisse mit nicht-technischen Mitgliedern des Teams zu teilen, ohne zeitaufwändige Vorbereitungen (Einfügen von generierten Grafiken in PowerPoint oder ähnliches). Für sehr kleine Datensätze, insbesondere wenn keine Zusammenarbeit erforderlich ist, kann Deepnote jedoch etwas zu schwerfällig sein, und durch die lokale Ausführung von Jupyter (oder ähnlichen Tools) umgeht man die Notwendigkeit, Daten über eine API offenzulegen oder sie zuerst hochzuladen.
📖 Weiterlesen: Die besten React-Alternativen für Frontend-Entwickler
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Ohne ein einheitliches System zur Erfassung von Entscheidungen können wichtige Erkenntnisse in Chats, E-Mails, Tabellen oder sogar anderen Tools untergehen. Mit ClickUp können Sie Unterhaltungen sofort in umsetzbare Aufgaben für alle Ihre Aufgaben, Chats und Dokumente umwandeln – so geht nichts unter.
7. Mercury Framework (am besten für Benutzer von Jupyter Notebook)
Das Webanwendungs-Framework von Mercury ist in erster Linie für Benutzer von Jupyter Notebooks gedacht. Mit dieser Plattform müssen Sie Ihre Datenanalysen nicht aus Jupyter-Notebooks in Python-Skripte umschreiben.
Die Datenvisualisierungsfunktionen helfen bei der Analyse und Interpretation von Daten. Das Tool verfügt außerdem über einen robusten Funktionsumfang zum Erstellen interaktiver Anwendungen, Websites, Full-Stack-Web-Apps, Berichte und Dashboards. Darüber hinaus können Sie mit OutputDir Notebook-Dateien herunterladen und PDF-/HTML-Notebooks exportieren.
Die besten Features von Mercury Framework
- Erstellen Sie dynamische Benutzeroberflächen mit einer Reihe interaktiver Widgets wie Schieberegler, Dropdown-Menüs, Textfelder usw.
- Greifen Sie auf die Steuerung auf Zellebene zu, um die erneut ausgeführten Zellen während der App-Modifikation zu überwachen und so die Leistung zu optimieren
- Verwenden Sie Zugriffskontrollen, um die Sicherheit Ihrer App mit integrierter Authentifizierung zu gewährleisten
Limits des Mercury Frameworks
- Mercury hat nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
- Für Benutzer, die nicht mit Jupyter vertraut sind, kann die Verwendung von Mercury eine Schulung erfordern
- Entwickelt für die Arbeit mit Jupyter Notebooks, möglicherweise nicht für eigenständige Webanwendungen geeignet
Preise für Mercury Framework
- Mercury ist eine kostenlose Open-Source-Plattform. Sie bietet jedoch kostenlose und kostenpflichtige Pläne für die Bereitstellung von Apps
Mercury Cloud-Pläne:
- Starter: Kostenlos
- Pro: 49 $/Monat
- Business: 149 $/Monat
Selbst gehostete Pläne:
- Free
- Kommerziell: 1000 $/Jahr
- Enterprise: 10.000 $/Jahr
Bewertungen und Rezensionen zu Mercury Framework
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
📖 Weiterlesen: 10 Alternativen und Konkurrenten zu Jupyter Notebook
8. Taipy (Am besten für die Datenvisualisierung geeignet)
Wie Dashboard-Software verfügt Taipy über leistungsstarke Tools zur Datenvisualisierung, mit denen Sie interaktive Dashboards mithilfe von Tabellen, Diagrammen, Grafiken und Karten erstellen können. Es handelt sich um eine skalierbare Plattform, die sich für komplexe Anwendungen eignet, die eine hohe Leistung erfordern.
Während Streamlit hauptsächlich für die Prototypenerstellung gedacht ist, wurde Taipy sowohl für die Prototypenerstellung als auch für die Produktion entwickelt. Es läuft auf separaten Threads für Front-End und Back-End, sodass die App nicht abstürzt, wenn Sie Apps im Hintergrund ausführen.
Die besten Features von Taipy
- Nutzen Sie erweiterte Datenvisualisierungsfunktionen, um Datenerkenntnisse auf vielfältige Weise darzustellen
- Passen Sie Apps und Dashboards mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Designs an
- Integrieren Sie Taipy Studio, um auf den grafischen Editor zuzugreifen
- Führen Sie rechenintensive Aufgaben im Hintergrund aus, ohne aktuelle Workflows zu verlangsamen
Einschränkungen von Taipy
- Taipy Cloud hat einige Probleme beim Hochladen, und das Neuladen der Seiten dauert lange
- Da Taipy relativ neu ist, fehlen ihm noch Ressourcen, um Benutzern dabei zu helfen, das Beste aus der Plattform herauszuholen
Preise für Taipy
- Taipy ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek. Es bietet jedoch auch benutzerdefinierte Business- und Enterprise-Pläne an
Bewertungen und Rezensionen zu Taipy
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
📖 Weiterlesen: Suchen Sie nach weiteren Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Projekt-Dashboards? Sehen Sie sich diese Softr-Alternativen zum Erstellen von Projekt-Dashboards an
9. Datalore (am besten für KI-Code-Unterstützung)
Datalore von JetBrains ist eine intelligente, kollaborative Plattform für die Visualisierung und Analyse von Daten. Sie kombiniert Jupyter Notebooks mit KI-Code-Assistenz, die Ihnen hilft, Codes zu vervollständigen und interaktive Dashboards für Ihre Geschäftsanwendungen zu erstellen.
Mit Datalore können Umgebungsmanager benutzerdefinierte Umgebungen und interaktive Steuerelemente anpassen, um dynamische Dashboards und Apps zu erstellen. Es kann auch in einer privaten Cloud oder vor Ort gehostet werden und erfüllt so Ihre zusätzlichen Anforderungen an Anpassung und Sicherheit.
Die besten Features von Datalore
- Nutzen Sie intelligente Codierungshilfen für Python, Scala, Kotlin und R, um verschiedene Apps zu erstellen
- Wandeln Sie Notizbücher in interaktive Datengeschichten um und geben Sie statische oder interaktive Berichte für Stakeholder frei
- Arbeiten Sie mit Ihrem Team in Echtzeit gemeinsam an Codes und geben Sie Notizbücher über Links oder E-Mail-Einladungen frei
Einschränkungen von Datalore
- Einigen Benutzern zufolge verfügt Datalore über begrenzten Speicher, was bei der Arbeit mit großen Datensätzen zum Verlust von Daten führt
- Die Software enthält Fehler und muss neu gestartet werden
Preise für Datalore
- Cloud Free
- Cloud: 35 $ pro Benutzer/Monat
- Vor Ort: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Datalore
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen Benutzer über Datalore?
Es eignet sich besonders gut für die Paketverwaltung und Berichterstellung. Allerdings erfordert es eine detaillierte Verwaltung der Berechtigungen für das Freigeben von Notizbüchern und Berichten, was meiner Meinung nach für die meisten Unternehmen erforderlich ist.
Es eignet sich besonders gut für die Paketverwaltung und Berichterstellung. Allerdings erfordert es eine detaillierte Verwaltung der Berechtigungen für das Freigeben von Notizbüchern und Berichten, was meiner Meinung nach für die meisten Unternehmen erforderlich ist.
10. PixelFree Studio (am besten für Figma-Benutzer geeignet)
PixelFree Studio ist eine Low-Code-Anwendungsentwicklungsplattform, die Designs nahtlos in verständlichen Code umwandelt. Mit PixelFree können Sie PRO-Code in sechs Programmiersprachen generieren – HTML5, React, Vue, Angular, C# für Desktop und #C für Web-Apps –, um Ihr gewünschtes Anwendungsdesign zu realisieren.
Außerdem können Sie sie von überall aus hosten, ohne von Bibliotheken oder Frameworks abhängig zu sein, was Ihnen einen flexibleren Entwicklungsprozess ermöglicht.
Die besten Features von PixelFree Studio
- Importieren Sie Figma-Designs schnell und automatisieren Sie die Umwandlung von Designs in lesbaren Code
- Generieren Sie native Codes, die zu Ihrem visuellen Anwendungsdesign passen
- Arbeiten Sie mit Ihrem Team in Echtzeit gemeinsam an Codes
Limits von PixelFree Studio
- Die Software ist für den Import von Designs stark auf Figma angewiesen. Daher könnte sie für Benutzer, die Figma nicht kennen, weniger zugänglich sein
- Da PixelFree keine Bibliotheken oder Frameworks enthält, fehlen möglicherweise integrierte Komponenten für Apps und Dashboards
Preise für PixelFree Studio
PixelFree Studio bietet separate Pläne für Einzel- und Geschäftslizenzen. Hier finden Sie die Pläne für Geschäftslizenzen.
- 49,95 $/Monat
- 499 $/Jahr
- Benutzerdefinierte Preise für Unternehmenslösungen
Bewertungen und Rezensionen zu PixelFree Studio
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
📖 Weiterlesen: Trennung von Anliegen in Flutter-Anwendungen
Andere interaktive Datenanwendungstools
Streamlit und die meisten Streamlit-Alternativen sind codeorientiert. Sie erfordern technisches Fachwissen für die Datenvisualisierung. Dies schränkt ihren Zugang für nicht-technische Benutzer ein.
Die Datenvisualisierung muss jedoch nicht so kompliziert sein.
ClickUp ist ein vielseitiges, codefreies interaktives Datenanwendungstool, das die Interpretation von Daten vereinfacht. Seine Infrastruktur auf Unternehmensniveau unterstützt die Visualisierung und Analyse großer Datensätze, damit Sie fundierte Entscheidungen treffen können.
Visualisieren Sie Daten mit benutzerdefinierten Dashboards
Erstellen Sie umfangreiche interaktive ClickUp-Dashboards, die den Beteiligten einen Überblick über den aktuellen Prozess, die Ziele, anstehende Aufgaben, Prioritäten, Verbesserungen und andere Details bieten. Fügen Sie Widgets, Diagramme und Grafiken, Fortschrittsbalken, Tabellen usw. hinzu, um einen Überblick über alles zu erhalten – von der Teamproduktivität bis hin zu wichtigen Entwicklungskennzahlen.
Möchten Sie mehr über die Verwendung von ClickUp Dashboards erfahren? Sehen Sie sich dieses Video an. 👇
Steigern Sie die Produktivität durch Datenintegrationen
Verbinden Sie sich mit über 1000 ClickUp-Integrationen, von Figma bis GitHub, um Daten zu importieren, Prozesse zu optimieren und auf alle Workflows zuzugreifen, ohne die Plattform wechseln zu müssen. Die nativen Integrationen von ClickUp ermöglichen es Ihnen, die Plattform mit Ihrem bestehenden Tech-Stack zu verbinden und so einen nahtlosen Betrieb zu gewährleisten.
Verfolgen Sie Software-Interaktionen mit Kontextdiagrammen
Visualisieren Sie komplexe Beziehungen innerhalb von Systemen mit ClickUp Whiteboards. Verwenden Sie verschiedene farbcodierte Linien, um Interaktionen zu unterscheiden, fügen Sie detaillierte Notizen für jeden Verbindungspunkt hinzu und nehmen Sie mithilfe der Drag-and-Drop-Oberfläche Anpassungen in Echtzeit vor.
Arbeiten Sie mit Ihrem Team an Kontextdiagrammen und erstellen Sie ClickUp-Aufgaben direkt aus den Diagrammkomponenten. Sie können auch die Kontextdiagramm-Vorlagen von ClickUp verwenden, um den Prozess zu beschleunigen.
📖 Weiterlesen: Die besten Alternativen und Konkurrenten zu Draw.io/Diagrams.net
Trends mit KI analysieren
Automatisieren Sie die Analyse von Datensätzen und erhalten Sie KI-gestützte Erkenntnisse mit ClickUp Brain. Extrahieren Sie Schlüssel-Muster, identifizieren Sie Zusammenhänge und erstellen Sie Zusammenfassungen komplexer Datensätze. Sie können die KI bitten, die Datentrends in einfacher Sprache zu erklären, um mehr Klarheit zu schaffen. Darüber hinaus können Sie Berichte erstellen, Vorschläge auf der Grundlage historischer Trends erhalten und Anomalien identifizieren, bevor sie sich auf Ihr Projekt auswirken.
Arbeiten Sie in Echtzeit mit Stakeholdern zusammen
Nutzen Sie ClickUp Docs und ClickUp Chat, um gemeinsam an App-Designs, Code, Kontextdiagrammen und Workflows zu arbeiten. Während ClickUp Docs Ihnen dabei hilft, Ihre App-Entwicklungsressourcen, Feature-Anfragen und Feedback zu zentralisieren, optimiert die Chat-Funktion die Kommunikation zwischen den Team-Mitgliedern, sodass niemand etwas verpasst.
Workflows optimieren und Routineaufgaben automatisieren
Verwenden Sie die über 100 benutzerdefinierten Automatisierungsvorlagen von ClickUp, um Routineaufgaben zu verwalten, Daten zu analysieren, Standardberichte zu erstellen und Projektübergaben zu verwalten. Sie können Entwicklungs-Workflows wie Codeüberprüfung, Designfreigabe, Versand von Benachrichtigungen über den Abschluss der Überprüfung, Erstellung von Checklisten für die Bereitstellung und vieles mehr automatisieren.
Bei all den robusten Features von ClickUp fragen Sie sich bestimmt, wie die Preispläne aussehen. Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die Preise von ClickUp.
Holen Sie sich die beste Streamlit-Alternative für Datenvisualisierung und App-Erstellung
Streamlit eignet sich hervorragend für die Erstellung datenzentrierter Anwendungen. Wenn Sie jedoch nach Tools suchen, um dynamischere und interaktivere Anwendungen oder Dashboards zu erstellen, sollten Sie unsere Liste mit Streamlit-Alternativen in Betracht ziehen.
Alle Alternativen sind gut, dienen jedoch spezifischen Zwecken. Wählen Sie beispielsweise Taipy für bessere Front-End- und Back-End-Operationen, Dash für erweiterte Interaktivitäts-Features und Gradio für die Erstellung von Demos.
Wenn Sie ein Datenvisualisierungstool suchen, das einfach zu bedienen ist und dennoch über leistungsstarke Features verfügt, sollten Sie ClickUp in Betracht ziehen. Mit ClickUp können Sie Daten mit benutzerdefinierten Dashboards anzeigen und analysieren, Workflows automatisieren und mit KI wichtige Erkenntnisse gewinnen, in Echtzeit zusammenarbeiten und mehr als 1000 Tools integrieren.
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