Streamlit ist eine Open-Source-Plattform zur App-Entwicklung, die Python-Skripte in interaktive Webanwendungen umwandelt. Sie eignet sich hervorragend für Rapid Prototyping, schnelle Datenanalyse 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 benutzerdefinierten 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 Echtzeit-Zusammenarbeit.
⏰ 60-Sekunden-Zusammenfassung
Hier sind die besten Streamlit-Alternativen, mit denen Sie interaktive Website-Anwendungen erstellen können:
- Dash by 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 geeignet für fortgeschrittene benutzerdefinierte App-Anpassungen
- Shiny für Python: Am besten geeignet für das Prototyping von Webanwendungen
- Deepnote: Am besten geeignet für die Echtzeit-Zusammenarbeit an Code
- Mercury Framework: Am besten geeignet für Benutzer von Jupyter Notebook
- Taipy: Am besten geeignet für die Datenvisualisierung
- Datalore: Am besten geeignet für KI-Code-Unterstützung
- PixelFree Studio: Am besten geeignet für Figma-Benutzer
Für eine codefreie interaktive Datenvisualisierung probieren Sie ClickUp aus. Es bietet Widgets, Diagramme und Grafiken, Fortschrittsbalken, Tabellen usw., um wichtige Entwicklungsmetriken zu verfolgen.
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 Datenvisualisierungstools 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 Stilkomponenten und Designs 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 den wachsenden Anforderungen der Anwendung 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.
📌 Datenquelle-Konnektivität: Entscheiden Sie sich für Tools mit nativen Datenbankkonnektoren und API-Integrationsfunktionen. Dies hilft Ihnen, Prozesse mühelos zu optimieren. Überprüfen Sie außerdem, ob das Tool verschiedene Formate unterstützt und Datenaktualisierungen in Echtzeit synchronisiert.
Die 10 besten Streamlit-Alternativen
1. Dash von Plotly (am besten geeignet für die Prototypentwicklung in Data-Science-Projekten)
Genau wie Streamlit ist auch Dash by Plotly eine Open-Source-Plattform zur 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 produktionsreife Apps. 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.
Limitierungen 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 erstellen.
Preise für Dash
- Kostenlose Open-Source-Software
Bewertungen und Rezensionen zu Dash by Plotly
- G2: 4,8/5 (über 30 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen Benutzer über Dash von Plotly?
Ich finde Dash absolut benutzerfreundlich! Es ist so einfach, sich damit vertraut zu machen 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 wirkt wie Zauberei. 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 ganz bestimmtes Design anstrebe. Außerdem kann die Leistung bei komplexeren Apps etwas leiden, was etwas frustrierend sein kann.
Ich finde Dash absolut benutzerfreundlich! Es ist so einfach, sich damit vertraut zu machen 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 wirkt wie Zauberei. 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 ganz bestimmtes Design anstrebe. Außerdem kann die Leistung bei komplexeren Apps etwas leiden, 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 lässt sich dieses Python-Framework schnell einrichten, ist intuitiver, anfängerfreundlicher und eignet sich besser für einfachere Apps.
Was Gradio so beliebt macht, ist seine Fähigkeit, ML-Modelle zu Demos oder Apps zu vereinfachen, die für ein breiteres Publikum leicht verständlich sind. Sie können Gradio in Ihr Python-Notebook einbetten, es als Seite 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 sich Änderungen live in der Ansicht mit Gradio Playground an.
- Erstellen Sie interaktive Demos und Apps ganz einfach mit vorgefertigten Elementen wie Schiebereglern, Schaltflächen, Dropdown-Menüs usw.
Limitierungen von Gradio
- Gradio ist nicht für die Verwaltung von hohem Datenverkehr in Produktionsumgebungen optimiert.
- Es wurde speziell für ML/KI-Apps entwickelt und bietet nur begrenzte benutzerdefinierte Anpassungsmöglichkeiten.
Preise für Gradio
- Kostenlos, Open Source
Gradio-Bewertungen und Rezensionen
- 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)
Ähnlich wie Streamlit können Sie mit der Open-Source-Bibliothek von Panel analytische Website-Anwendungen und interaktive Dashboards in reinem Python erstellen. Es handelt sich um ein Web-Framework, das sich in das PyData-Ökosystem integrieren lässt und Ihnen ermöglicht, interaktive Datentabellen und Visualisierungen zu erstellen und gemeinsam daran zu arbeiten, um effizientere Workflows zu erzielen.
Im Vergleich zu Streamlit ist Panel mit seiner großen Auswahl an Layout- und Widget-Optionen flexibler und skalierbarer. Es eignet sich für die Entwicklung komplexer Web-Apps mit komplizierten Benutzeroberflächen.
Die besten Features von Panel
- 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 benutzerdefiniert an, fügen Sie Kontrollkästchen als Schaltflächen ein und gestalten Sie Objekte mithilfe von Rasterspezifikationen für das Layout.
Einschränkungen des Panels
- Aufgrund des umfangreichen Funktionsumfangs – Widgets, Bibliotheken usw. – ist die Lernkurve steil.
- Panel ist eher auf Python ausgerichtet und weniger auf HTML/CSS, wodurch es weniger reaktionsschnell ist und nur begrenzte Möglichkeiten für das Styling von Apps bietet.
Preise für Panels
- Kostenlos, Open Source
Bewertungen und Rezensionen
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
4. Anvil (am besten geeignet für benutzerdefinierte App-Anpassungen)
Wenn Sie nach benutzerdefinierten 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 der Daten mit der integrierten Zwei-Faktor-Authentifizierung gewährleisten.
Die besten Features von Anvil
- Schreiben und Bearbeitung von Code direkt in modernen Browsern mit einer webbasierten IDE (Integrated Development Environment).
- Abfragen, Bearbeitung und Löschen von Daten sowie die Verbindung von Apps mit Daten mithilfe eines integrierten Python-Datenbanksystems.
- 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 und Privat-Hosting.
Limitierungen von Anvil
- Einige Features sind nicht funktionsfähig. Beispielsweise funktioniert die Komponente „DataGrid“ nicht in voller Breite, 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
- Geschäft: 109 $ pro Entwickler/Monat
- Enterprise (vor Ort): Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Anvil-Bewertungen und Rezensionen
- 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 benutzerdefinierten 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 Komponente „Data Grid“ nicht in voller Breite, sodass Benutzer auf winzigen Text schielen müssen). Support zu erhalten ist praktisch unmöglich, und Kundenforen sind uneinheitlich 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 Komponente „Data Grid“ nicht in voller Breite, sodass Benutzer auf winzigen Text schielen müssen). Support zu erhalten ist praktisch unmöglich, und Kundenforen sind uneinheitlich und gelegentlich feindselig.
5. Shiny für Python (am besten geeignet für die Prototypentwicklung von Webanwendungen)
Shiny für Python hilft Entwicklern dabei, innerhalb weniger Stunden Prototypen interaktiver Webanwendungen zu erstellen und einfache Visualisierungen zu erstellen. Es erleichtert R-Programmierern, die nicht unbedingt Experten für Webentwicklung sind, die Erstellung von Apps.
Was Shiny besser macht als Streamlit, ist seine reaktive Ausführung. Shiny rendert Apps nicht neu, wenn sich die Eingaben ändern. Stattdessen führt es eine Nachverfolgung der Beziehungen zwischen den Komponenten durch, 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 Basis-Apps, Dashboards, Einträge und Streaming-Updates.
- Erstellen Sie App-Layouts mit einer Vielzahl von Komponenten, darunter Navigationsleisten, Seitenleisten, Registerkarten, Bedienfelder und Karten, und ordnen Sie die Elemente nach Ihren Wünschen an.
- Aktualisieren Sie die Ausgaben automatisch auf Basis von Benutzereingaben und erstellen Sie dynamische Benutzeroberflächen mit reaktiver Programmierung.
Limitations of Shiny
- Shiny-Integrationen können anfangs komplex und mühsam sein.
- Zu komplex für die Erstellung einfacher Dashboards oder BI-Workflows
- Die Bereitstellung von Apps 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.
Shiny-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 Analyse-Projekte 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 gut in der Webentwicklung sind.
Insgesamt haben wir mit Shiny in einigen unserer Analyse-Projekte 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 gut in der Webentwicklung sind.
💡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 geeignet für die Echtzeit-Zusammenarbeit an Code)
Deepnote ist für diejenigen gedacht, die nach benutzerfreundlichen, kollaborationsorientierten und KI-gesteuerten Streamline-Alternativen 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 freigeben können. Darüber hinaus hilft die KI-Integration beim Erstellen 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 Version und Kommentarfunktion.
- Erstellen und implementieren Sie interaktive Daten-Apps direkt aus den Notebooks und geben Sie Erkenntnisse und Berichte an Ihre Teams frei.
- Benutzerdefinierte Umgebungen passen Sie an, indem Sie Bibliotheken und Abhängigkeiten festlegen, um die Leistung der App zu optimieren.
Limitierungen von Deepnote
- Selbst kleine Features an einem Code-Block erfordern die Ausführung des gesamten Notebooks, was den Prozess mühsam und umständlich macht.
- Lange Ladezeiten bei größeren Projekten und häufige Abstürze, die Ihren Workflow stören könnten
Preise für Deepnote
- Free
- Team: 59 $ pro Editor/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Deepnote-Bewertungen und Rezensionen
- 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 Features für die Zusammenarbeit. Der „App”-Ansatz für interne Dashboards erinnert mich an Retool und ist ein fantastisches Feature, um Erkenntnisse mit nicht-technischen Teammitgliedern freizugeben, 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. Durch die lokale Ausführung von Jupyter (oder ähnlichen tools) umgeht man die Notwendigkeit, Ihre 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 Features für die Zusammenarbeit. Der „App”-Ansatz für interne Dashboards erinnert mich an Retool und ist ein fantastisches Feature, um Erkenntnisse mit nicht-technischen Teammitgliedern freizugeben, 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. Durch die lokale Ausführung von Jupyter (oder ähnlichen tools) umgeht man die Notwendigkeit, Ihre Daten über eine API offenzulegen oder sie zuerst hochzuladen.
📖 Weiterlesen: Die besten React-Alternativen für Frontend-Entwickler
📮ClickUp Insight: 37 % der Arbeitnehmer versenden Follow-up-Notizen oder Protokolle von Meetings, um Aktionselemente zu verfolgen, aber 36 % verlassen sich weiterhin auf andere, fragmentierte Methoden.
Ohne ein einheitliches System zur Erfassung von Entscheidungen können wichtige Erkenntnisse, die Sie benötigen, 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 stellen Sie sicher, dass nichts übersehen wird.
7. Mercury Framework (am besten geeignet 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 von 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 Apps, Websites, Full-Stack-Webanwendungen, Berichte und Dashboards. Darüber hinaus können Sie OutputDir verwenden, um Notebook-Dateien herunterzuladen und PDF-/HTML-Notebooks zu exportieren.
Die besten Features von Mercury Framework
- Erstellen Sie dynamische Benutzeroberflächen mit einem Bereich interaktiver Widgets wie Schiebereglern, Dropdown-Menüs, Textfeldern usw.
- Greifen Sie auf die Steuerung auf Zellebene zu, um die erneut ausgeführten Zellen während der Modifizierung der App zu überwachen und die Leistung zu optimieren.
- Verwenden Sie Zugriffskontrollen, um die Sicherheit Ihrer App mit integrierter Authentifizierung zu gewährleisten.
Limitierungen des Mercury Frameworks
- Mercury bietet nur begrenzte benutzerdefinierte Anpassungsmöglichkeiten.
- Für Nicht-Jupyter-Benutzer kann die Verwendung von Mercury eine Schulung erfordern.
- Entwickelt für die Verwendung mit Jupyter Notebooks, möglicherweise nicht geeignet für eigenständige Webanwendungen.
Preise für Mercury Framework
- Mercury ist eine kostenlose Open-Source-Plattform. Sie bietet jedoch Free-Pläne und kostenpflichtige Pläne für die Bereitstellung von Apps.
Mercury Cloud-Pläne:
- Starter: Kostenlos
- Pro: 49 $/Monat
- Geschäft: 149 $/Monat
Selbst gehostete Pläne:
- Free
- Kommerziell: 1000 $/Jahr
- Unternehmen: 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 geeignet für die Datenvisualisierung)
Ähnlich wie Dashboard-Software verfügt Taipy über leistungsstarke Datenvisualisierungstools, mit denen Sie interaktive Dashboards mit 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 führt Front-End und Back-End auf separaten Threads aus, 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 ressourcenintensive Aufgaben im Hintergrund aus, ohne aktuelle Workflows zu verlangsamen.
Limitierungen von Taipy
- Taipy Cloud hat einige Probleme beim Hochladen und das erneute Rendern von Seiten ist langsam.
- Da Taipy relativ neu ist, fehlen ihm noch die 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.
Taipy-Bewertungen und Rezensionen
- 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 geeignet für KI-Code-Unterstützung)
Datalore von JetBrains ist eine intelligente, kollaborative Plattform für die Datenvisualisierung und -analyse. Sie kombiniert Jupyter Notebooks mit KI-Code-Unterstützung, die Ihnen dabei hilft, Codes abzuschließen und interaktive Dashboards für Ihre geschäftlichen Anwendungsfälle 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 Anpassungs- und Anforderungen an die 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 an Stakeholder frei.
- Arbeiten Sie mit Ihrem Team in Echtzeit gemeinsam an Code und geben Sie Notizbücher über Links oder E-Mail-Einladungen frei.
Limitierungen von Datalore
- Einigen Benutzern zufolge verfügt Datalore nur über einen Speicher mit Limit, was bei der Arbeit mit großen Datensätzen das Ergebnis von Datenverlusten ist.
- Die Software hat Fehler und erfordert Neustarts.
Preise von Datalore
- Cloud-frei
- Cloud: 35 $ pro Benutzer/Monat
- Vor Ort: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 Berechtigungsverwaltung für die Freigabe 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 Berechtigungsverwaltung für die Freigabe von Notizbüchern und Berichten, was meiner Meinung nach für die meisten Unternehmen erforderlich ist.
10. PixelFree Studio (am besten geeignet für Figma-Benutzer)
PixelFree Studio ist eine Low-Code-Anwendungsentwicklungsplattform, die Designs nahtlos in verständliche Codes umwandelt. Mit PixelFree können Sie PRO-Code in sechs Programmiersprachen generieren – HTML5, React, Vue, Angular, C# für Desktop und #C für Webanwendungen –, um Ihr gewünschtes Anwendungsdesign zu realisieren.
Außerdem können Sie es von überall aus hosten, ohne eine Abhängigkeit von Bibliotheken oder Frameworks zu haben, was Ihnen hilft, einen flexibleren Entwicklungsprozess zu implementieren.
Die besten Features von PixelFree Studio
- Importieren Sie Figma-Designs schnell und führen Sie die Automatisierung der Umwandlung von Designs in lesbare Codes durch.
- Generieren Sie native Codes, die zu Ihrem visuellen Anwendungsdesign passen.
- Arbeiten Sie mit Ihrem Team in Echtzeit gemeinsam an Code.
Limitierungen von PixelFree Studio
- Die Software ist beim Importieren von Designs stark auf Figma angewiesen. Daher könnten Nicht-Figma-Benutzer sie weniger zugänglich finden.
- 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 Unternehmenslizenzen. Hier finden Sie die Pläne für Unternehmenslizenzen.
- 49,95 $/Monat
- 499 $/Jahr
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung für Lösungen für Unternehmen
Bewertungen und Rezensionen zu PixelFree Studio
- G2: Keine Bewertungen verfügbar
- Capterra: Keine Bewertungen verfügbar
📖 Weiterlesen: Trennung von Anliegen in Flutter-Anwendungen
Weitere interaktive Daten-tools
Streamlit und die meisten Streamlit-Alternativen sind auf Code ausgerichtet. Sie erfordern technisches Fachwissen für die Datenvisualisierung. Dies schränkt den Zugang für Nicht-Techniker 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 Niveau eines Unternehmens 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 Produktivität des Teams bis hin zu wichtigen Metriken.
Möchten Sie mehr über die Verwendung von ClickUp-Dashboards erfahren? Sehen Sie sich dieses Video an. 👇
Steigern Sie Ihre 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, um einen nahtlosen Betrieb zu gewährleisten.
Führen Sie die Nachverfolgung von Software-Interaktionen mit Kontextdiagrammen durch
Visualisieren Sie komplexe Systembeziehungen mit ClickUp Whiteboards. Verwenden Sie verschiedenfarbige 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 zusammen und erstellen Sie ClickUp-Aufgaben direkt aus den Diagrammkomponenten. Sie können auch die Kontextdiagrammvorlagen von ClickUp verwenden, um den Prozess zu beschleunigen.
Analysieren Sie Trends mit KI
Automatisieren Sie die Analyse von Datensätzen und erhalten Sie KI-gestützte Erkenntnisse mit ClickUp Brain. Extrahieren Sie wichtige 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 helfen kann, Ihre App-Entwicklungsressourcen, Feature-Anfragen und Feedback zu zentralisieren, kann die Chat-Funktion die Kommunikation zwischen den Teammitgliedern optimieren, sodass niemand etwas verpasst.
Optimieren Sie Workflows und implementieren Sie Automatisierungen für Routineaufgaben
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 EntwicklungsWorkflows wie Codeüberprüfung, Designfreigabe, Versand von Benachrichtigungen über den Abschluss der Überprüfung, Erstellung von BereitstellungsChecklisten 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-Entwicklung
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 bestimmten Zwecken. Beispielsweise wählen Sie 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 leistungsstarke Features bietet, sollten Sie ClickUp in Betracht ziehen. Mit ClickUp können Sie Daten mit benutzerdefinierten Dashboards anzeigen und analysieren, Workflows automatisieren und wichtige Erkenntnisse mit KI gewinnen, in Echtzeit zusammenarbeiten und mehr als 1000 Tools integrieren.
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