Streamlit est une plateforme open source de création d'applications qui convertit des scripts Python en applications web interactives. Elle fonctionne très bien pour le prototypage rapide, l'analyse rapide de données et la création de démos de modèles d'apprentissage automatique (ML).
Aussi simple et facile à utiliser que soit Streamlit, il manque les fonctionnalités nécessaires pour créer des applications évolutives avec de grands ensembles de données. De plus, les dispositions rigides, les options de style basiques, les possibilités de personnalisation limitées et les problèmes de performances de Streamlit rendent difficile la création d'applications riches en fonctionnalités.
Voici donc les meilleures alternatives à Streamlit pour vous aider à créer facilement des applications complexes. Ces alternatives offrent plus de flexibilité et une collaboration en temps réel.
⏰ Résumé en 60 secondes
Voici les meilleures alternatives à Streamlit pour vous aider à créer des applications web interactives :
- Dash by Plotly : idéal pour le développement de prototypes dans le cadre de projets de science des données
- Gradio : Idéal pour créer des démos d'applications d'apprentissage automatique
- Panel : Idéal pour créer des tableaux de bord interactifs en Python
- Anvil : Idéal pour les personnalisations avancées d'applications
- Shiny pour Python : Idéal pour le prototypage d'applications web
- Deepnote : Idéal pour la collaboration en temps réel sur du code
- Mercury Framework : idéal pour les utilisateurs de Jupyter Notebook
- Taipy : Idéal pour la visualisation de données
- Datalore : Idéal pour l'assistance au code IA
- PixelFree Studio : idéal pour les utilisateurs de Figma
Pour une visualisation interactive des données sans code, essayez ClickUp. Il fournit des widgets, des diagrammes et des graphiques, des barres de progression, des tableaux, etc. pour suivre les indicateurs de développement importants.
Que rechercher dans les alternatives à Streamlit ?
Avant de nous plonger dans les meilleures alternatives à Streamlit, voici quelques fonctionnalités à prendre en compte lors du choix de votre outil de visualisation de données.
📌 Personnalisation des composants : sélectionnez des outils qui vous permettent de créer des tableaux de bord personnalisés avec divers éléments interactifs allant au-delà des entrées de base. Assurez-vous qu'ils prennent en charge les visualisations interactives et offrent des composants de style et des thèmes
📌 Gestion de grands ensembles de données : vérifiez la capacité de l'outil à gérer des ensembles de données volumineux ou en streaming. Choisissez des outils qui prennent en charge les données incrémentielles lors de la création d'applications web afin qu'ils puissent s'adapter aux exigences croissantes des applications
📌 Intégration du flux de travail : sélectionnez des outils compatibles avec votre pile technologique existante. Assurez-vous qu'ils prennent en charge l'intégration du pipeline CI/CD, les frameworks de test, les bibliothèques, les générateurs d'organigrammes et d'autres outils MLOps et DevOps
📌 Connectivité des sources de données : optez pour des outils dotés de connecteurs de base de données natifs et de capacités d'intégration API. Cela vous aidera à rationaliser vos processus sans effort. Vérifiez également si l'outil prend en charge différents formats de fichiers et synchronise les mises à jour des données en temps réel
Les 10 meilleures alternatives à Streamlit
1. Dash by Plotly (idéal pour le développement de prototypes dans le cadre de projets de science des données)
Tout comme Streamlit, Dash by Plotly est également une plateforme open source permettant de créer des applications et des tableaux de bord interactifs basés sur le Web. Il s'agit d'un framework Python destiné aux data scientists qui facilite la visualisation et la mise à jour des données en temps réel.
Cependant, Dash est plus rapide que Streamlit et offre des options de déploiement en entreprise pour les applications de production. Il dispose également de multiples intégrations. Par exemple, il s'intègre aux piles de science des données Python, notamment Plotly et Pandas, vous aidant ainsi à créer des tableaux de bord personnalisés avec des niveaux d'interactivité plus élevés. Vous pouvez également intégrer Google Sheets à Dash pour créer un tableau de bord Google Sheets dans l'application Dash et le mettre à jour en fonction des modifications apportées aux données Google Sheets.
Les meilleures fonctionnalités de Dash
- Exécutez des tableaux de bord avec Jupyter Notebook à l'aide de la bibliothèque jupyter-dash
- Créez des dispositions attrayantes à l'aide du Dash Design Kit
- Mettez à jour des parties spécifiques de votre application grâce à des rappels basiques et avancés
Limites de Dash
- Le logiciel a une courbe d'apprentissage abrupte. Vous devez comprendre les composants, les vues, les rappels, le HTML, etc. pour créer des applications plus importantes
- La disposition est restrictive sans HTML. Il peut donc être difficile de créer l'apparence souhaitée pour votre application web
Tarification Dash
- Logiciels gratuits et open source
Évaluations et avis sur Dash by Plotly
- G2 : 4,8/5 (plus de 30 avis)
- Capterra : Pas assez d'avis
Que disent les utilisateurs à propos de Dash by Plotly ?
J'adore la convivialité de Dash ! Il est très facile de s'y retrouver et de commencer à créer des applications web interactives. Le fait qu'il soit basé sur Python signifie que je peux utiliser toutes mes compétences en Python, ce qui est un énorme avantage. Les visualisations sont excellentes et la mise à jour des données en temps réel est magique. Cependant, même si j'apprécie Dash, je trouve que la disposition peut parfois être un peu restrictive. Il n'est pas toujours facile d'obtenir exactement le rendu que je souhaite pour mes applications web, en particulier lorsque je vise un design très spécifique. De plus, lorsque les applications commencent à se complexifier, les performances peuvent en pâtir, ce qui peut être un peu frustrant.
J'adore la convivialité de Dash ! Il est très facile de s'y retrouver et de commencer à créer des applications web interactives. Le fait qu'il soit basé sur Python me permet d'utiliser toutes mes compétences en Python, ce qui est un énorme avantage. Les visualisations sont excellentes et la mise à jour des données en temps réel est magique. Cependant, même si j'apprécie Dash, je trouve que la disposition peut parfois être un peu restrictive. Il n'est pas toujours facile d'obtenir exactement le rendu que je souhaite pour mes applications web, en particulier lorsque je vise un design très spécifique. De plus, lorsque les applications commencent à se complexifier, les performances peuvent en pâtir, ce qui peut être un peu frustrant.
💡Conseil de pro : intégrez Dash à la bibliothèque graphique de Plotly pour accéder à divers diagrammes et cartes interactifs ainsi qu'à de nombreuses options de visualisation.
2. Gradio (idéal pour créer des démos d'applications d'apprentissage automatique)
Gradio est une alternative à Streamlit facile à utiliser pour créer des interfaces web afin de présenter vos modèles ML. Contrairement à Streamlit, ce framework Python est rapide à configurer, plus intuitif, adapté aux débutants et plus adapté aux applications simples.
Ce qui rend Gradio populaire, c'est sa capacité à simplifier les modèles ML en démos ou en applications faciles à comprendre par un large public. Vous pouvez intégrer Gradio dans votre notebook Python, le présenter sous forme de page web et partager des applications à l'aide d'un lien public, ce qui permet aux équipes d'interagir à distance avec le modèle.
Les meilleures fonctionnalités de Gradio
- Créez et utilisez des composants personnalisés dans vos applications grâce à la bibliothèque de composants personnalisés Gradio
- Créez et modifiez des codes et affichez les modifications en direct avec Gradio playground
- Créez facilement des démos et des applications interactives à l'aide d'éléments prédéfinis tels que des curseurs, des boutons, des menus déroulants, etc.
Limites de Gradio
- Gradio n'est pas optimisé pour gérer un trafic intense dans les environnements de production
- Il est spécialement conçu pour les applications ML/IA et offre des possibilités de personnalisation limitées
Tarifs de Graudio
- Gratuit, open source
Évaluations et avis sur Graudio
- G2 : Aucun avis disponible
- Capterra : Aucun avis disponible
🧠 Le saviez-vous ? Gradio a été racheté par Hugging Face 🤗 en 2022. Il fait désormais partie de leur infrastructure IA, et vous pouvez trouver plusieurs démos publiques de Gradio dans Hugging Face Espaces présentant différents modèles d'IA.
3. Panel (idéal pour créer des tableaux de bord interactifs en Python)
Tout comme Streamlit, la bibliothèque open source Panel vous permet de créer des applications web analytiques et des tableaux de bord interactifs en Python pur. Il s'agit d'un framework web qui s'intègre à l'écosystème PyData, vous permettant de créer des tableaux de données interactifs et des visualisations, et de collaborer sur ceux-ci pour des flux de travail plus efficaces.
Comparé à Streamlit, Panel est plus flexible et évolutif grâce à son large tableau d'options de disposition et de widgets. Il convient au développement d'applications web complexes avec des interfaces utilisateur sophistiquées.
Meilleures fonctionnalités du panneau
- Créez des applications exploratoires complexes de plusieurs pages avec des API réactives de haut niveau et des API de bas niveau basées sur des rappels
- Utilisez des modèles de panneaux pour créer différents styles d'application
- Personnalisez les applications de données à l'aide d'un éditeur de code, incluez des cases à cocher comme boutons et disposez les objets à l'aide de spécifications de grille
Limites du panneau
- La courbe d'apprentissage est raide en raison de l'ensemble complet de fonctionnalités (widgets, bibliothèques, etc.).
- Panel est davantage axé sur Python et moins sur HTML/CSS, ce qui le rend moins réactif et limite le style des applications web
Tarification par panneau
- Gratuit, open source
Évaluations et avis du panel
- G2 : Aucun avis disponible
- Capterra : Aucun avis disponible
4. Anvil (idéal pour les personnalisations avancées d'applications)
Si vous recherchez des personnalisations de haut niveau, Anvil est une excellente alternative à Streamlit. Il dispose d'une interface glisser-déposer qui vous permet de personnaliser les éléments de l'interface utilisateur, d'appliquer des styles et de concevoir l'application comme vous le souhaitez.
Contrairement à Streamlit, Anvil dispose d'une base de données intégrée robuste pour mettre à jour, modifier et supprimer des données à l'aide d'instructions Python. Vous pouvez stocker des fichiers d'application et des modèles d'apprentissage automatique dans le cloud, vous connecter à des notebooks Python, ajouter des domaines personnalisés, vous connecter à des API externes et garantir la sécurité des données grâce à l'authentification à deux facteurs intégrée.
Les meilleures fonctionnalités d'Anvil
- Écrivez et modifiez le code directement dans les navigateurs web modernes grâce à un IDE (environnement de développement intégré) basé sur le web
- Effectuez des requêtes, modifiez et supprimez des données, et connectez des applications à des données grâce à un système de base de données Python intégré
- Exécutez des applications Anvil dans différents environnements grâce au serveur d'applications open source Anvil
- Publiez automatiquement des applications Anvil en un clic, en choisissant un hébergement public ou privé
Limites d'Anvil
- Certaines fonctionnalités ne sont pas opérationnelles. Par exemple, la largeur totale du composant DataGrid ne fonctionne pas, ce qui laisse les utilisateurs avec des textes minuscules
- Certains utilisateurs trouvent que le prix à payer pour les fonctionnalités personnalisées est élevé
Tarifs Anvil
- Gratuit pour toujours
- Loisir : 15 $/mois
- Business : 109 $ par développeur/mois
- Enterprise (sur site) : tarification personnalisée
Évaluations et avis sur Anvil
- G2 : Pas assez d'avis
- Capterra : Aucun avis disponible
Que disent les utilisateurs à propos d'Anvil ?
La rapidité de prototypage est excellente, car les composants peuvent être simplement glissés-déposés. L'ajout de bibliothèques Python et la personnalisation des paquets sont pris en charge. Cependant, certaines fonctionnalités ne fonctionnent pas correctement, ce qui rend très difficile, voire impossible, d'obtenir un résultat raffiné au niveau de la production. (Par exemple, la largeur totale du composant Data Grid ne fonctionne pas, ce qui oblige les utilisateurs à plisser les yeux pour lire le texte minuscule). Il est pratiquement impossible d'obtenir de l'assistance, et les forums clients sont incohérents et parfois hostiles.
La rapidité de prototypage est excellente, car les composants peuvent être simplement glissés-déposés. L'ajout de bibliothèques Python et la personnalisation des paquets sont pris en charge. Cependant, certaines fonctionnalités ne fonctionnent pas correctement, ce qui rend très difficile, voire impossible, d'obtenir un résultat raffiné et prêt pour la production. (Par exemple, la largeur maximale du composant Data Grid ne fonctionne pas, ce qui oblige les utilisateurs à plisser les yeux pour lire le texte minuscule). Il est pratiquement impossible d'obtenir de l'assistance, et les forums clients sont incohérents et parfois hostiles.
5. Shiny pour Python (idéal pour le prototypage d'applications web)
Shiny pour Python aide les développeurs à prototyper des applications web interactives et à créer des visualisations simples en quelques heures. Il facilite la création d'applications pour les programmeurs R qui ne sont pas nécessairement experts en développement web.
Ce qui rend Shiny meilleur que Streamlit, c'est son exécution réactive. Shiny ne réaffiche pas les applications lorsqu'il y a un changement dans les entrées. Au lieu de cela, il suit les relations entre les composants afin de réafficher de manière minimale ceux qui doivent être mis à jour. Ainsi, il accélère le développement des applications et améliore l'expérience utilisateur globale.
Les meilleures fonctionnalités de Shiny
- Créez facilement des applications à l'aide de modèles prédéfinis d'applications de base, de tableaux de bord, de saisie de données et de mises à jour en continu
- Créez des dispositions d'application à l'aide d'un large intervalle de composants, notamment des barres de navigation, des barres latérales, des onglets, des panneaux, des cartes, et organisez les éléments comme vous le souhaitez
- Mettez automatiquement à jour les résultats en fonction des entrées des utilisateurs et créez des interfaces utilisateur dynamiques grâce à la programmation réactive
Limites de Shiny
- Les intégrations Shiny peuvent être complexes et fastidieuses au début
- Trop complexe pour créer des tableaux de bord simples ou des flux de travail BI
- Le déploiement des applications est fastidieux, car la plupart des options de déploiement sont disponibles dans les forfaits payants
Tarifs Shiny
- Shiny est une plateforme open source et gratuite. Cependant, le déploiement d'applications Shiny nécessite l'utilisation de ses services d'hébergement gratuits ou payants
Évaluations et avis sur Shiny
- G2 : Pas assez d'avis
- Capterra : Pas assez d'avis
Que disent les utilisateurs à propos de Shiny pour Python ?
Dans l'ensemble, nous avons eu une excellente expérience avec Shiny dans certains de nos projets d'analyse. En limitant son utilisation aux cas d'utilisation appropriés, nous avons pu tirer parti de sa flexibilité et de sa relative facilité d'utilisation pour les programmeurs R qui ne sont pas nécessairement doués en développement web.
Dans l'ensemble, nous avons eu une excellente expérience avec Shiny dans certains de nos projets d'analyse. En limitant son utilisation aux cas appropriés, nous avons pu tirer parti de sa flexibilité et de sa relative facilité d'utilisation pour les programmeurs R qui ne sont pas nécessairement doués en développement web.
💡Conseil de pro : utilisez le package « shiny. react » pour utiliser vos composants de bibliothèque React dynamiques afin de créer des applications dynamiques et des visualisations de données interactives.
6. Deepnote (idéal pour la collaboration en temps réel sur le code)
Deepnote s'adresse à ceux qui recherchent des alternatives à Streamline conviviales, axées sur la collaboration et basées sur l'IA. Il s'agit d'une plateforme simple et robuste qui permet aux équipes de science des données de travailler en collaboration et de modifier simultanément des notebooks, améliorant ainsi la productivité de l'équipe.
La fonctionnalité la plus utile de Deepnote est son framework basé sur le cloud, qui vous permet de travailler sur les tableaux de bord de vos projets où que vous soyez et de partager les résultats avec d'autres personnes. De plus, son intégration de l'IA permet de créer des applications web analytiques avec une complétion intelligente du code, un nettoyage automatique des données et diverses techniques telles que le réglage des hyperparamètres et la sélection des fonctionnalités.
Les meilleures fonctionnalités de Deepnote
- Travaillez avec plusieurs personnes sur un bloc-notes en temps réel grâce au contrôle de version et aux commentaires intégrés
- Créez et déployez des applications de données interactives directement à partir des notebooks et partagez des informations et des rapports avec vos équipes
- Personnalisez les environnements en spécifiant les bibliothèques et les dépendances afin d'optimiser les performances des applications
Limites de Deepnote
- Même de petites modifications de fonctionnalités dans un bloc de code vous obligent à exécuter l'ensemble du notebook, ce qui rend le processus fastidieux et lourd
- Long temps de chargement pour les projets volumineux et plantages fréquents susceptibles de perturber votre flux de travail
Tarifs Deepnote
- Free
- Team : 59 $ par éditeur/mois
- Entreprise : tarification personnalisée
Évaluations et avis Deepnote
- G2 : 4,5/5 (plus de 220 avis)
- Capterra : Pas assez d'avis
Que disent les utilisateurs à propos de Deepnote ?
J'adore l'interface utilisateur de Deepnote. Elle facilite considérablement le travail avec des ensembles de données de petite et moyenne taille et ajoute des fonctionnalités collaboratives utiles. Leur approche « application » pour les tableaux de bord internes me rappelle Retool et constitue une fonctionnalité fantastique pour partager les informations générées avec les membres de l'équipe non techniques sans préparation fastidieuse (coller les graphiques générés dans PowerPoint ou autre). Cependant, pour les très petits ensembles de données, en particulier si la collaboration n'est pas nécessaire, Deepnote peut être un peu trop lourd, et l'exécution de Jupyter (ou d'un outil similaire) localement permet d'éviter d'exposer vos données via une API ou de les télécharger au préalable.
J'adore l'interface utilisateur de Deepnote. Elle facilite considérablement le travail avec des ensembles de données de petite et moyenne taille et ajoute des fonctionnalités collaboratives utiles. Leur approche « application » pour les tableaux de bord internes me rappelle Retool et constitue une fonctionnalité fantastique pour partager les informations générées avec les membres de l'équipe non techniques sans préparation fastidieuse (coller les graphiques générés dans PowerPoint ou autre). Cependant, pour les très petits ensembles de données, en particulier si la collaboration n'est pas nécessaire, Deepnote peut être un peu trop lourd, et l'exécution de Jupyter (ou d'un outil similaire) localement permet d'éviter d'exposer vos données via une API ou de les télécharger au préalable.
📖 En savoir plus : Les meilleures alternatives à React pour les développeurs front-end
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7. Mercury Framework (idéal pour les utilisateurs de Jupyter Notebook)
Le framework d'application web Mercury est principalement destiné aux utilisateurs de Jupyter Notebook. Grâce à cette plateforme, vous n'avez pas besoin de réécrire vos analyses de données depuis les notebooks Jupyter vers des scripts Python.
Ses fonctionnalités de visualisation des données facilitent l'analyse et l'interprétation des données. L'outil dispose également d'un ensemble de fonctionnalités robustes pour créer des applications interactives, des sites web, des applications web full-stack, des rapports et des tableaux de bord. De plus, vous pouvez utiliser OutputDir pour télécharger des fichiers de notebook et exporter des notebooks au format PDF/HTML.
Les meilleures fonctionnalités de Mercury Framework
- Créez des interfaces utilisateur dynamiques avec un intervalle de widgets interactifs comme des curseurs, des menus déroulants, des champs de texte, etc.
- Accédez au contrôle au niveau des cellules pour surveiller les cellules réexécutées lors de la modification de l'application afin d'optimiser les performances
- Utilisez des contrôles d'accès pour garantir la sécurité de vos applications grâce à l'authentification intégrée
Limites du framework Mercury
- Mercury offre des possibilités de personnalisation limitées
- Pour les utilisateurs non familiarisés avec Jupyter, l'utilisation de Mercury peut nécessiter une formation
- Conçues pour fonctionner avec Jupyter Notebooks, elles peuvent ne pas convenir aux applications web autonomes
Tarifs du framework Mercury
- Mercury est une plateforme gratuite et open source. Elle propose toutefois des forfaits gratuits et payants pour le déploiement d'applications
Forfaits Mercury Cloud :
- Starter : Gratuit
- Pro : 49 $/mois
- Business : 149 $/mois
Forfaits auto-hébergés :
- Free
- Commercial : 1 000 $/an
- Entreprise : 10 000 $/an
Évaluations et avis sur Mercury Framework
- G2 : Aucun avis disponible
- Capterra : Aucun avis disponible
📖 En savoir plus : 10 alternatives et concurrents de Jupyter Notebook
8. Taipy (idéal pour la visualisation des données)
Tout comme les logiciels de tableau de bord, Taipy dispose de puissants outils de visualisation des données pour vous aider à créer des tableaux de bord interactifs à l'aide de tableaux, de diagrammes, de graphiques et de cartes. Il s'agit d'une plateforme évolutive qui répond aux besoins des applications complexes exigeant des performances élevées.
Alors que Streamlit est principalement destiné au prototypage, Taipy est conçu à la fois pour le prototypage et la production. Il exécute le front-end et le back-end sur des fils séparés, de sorte que l'application ne plante pas lorsque vous avez des applications en cours d'exécution en arrière-plan.
Les meilleures fonctionnalités de Taipy
- Utilisez des fonctionnalités avancées de visualisation des données pour présenter vos informations de différentes manières
- Personnalisez vos applications et tableaux de bord à l'aide de thèmes prédéfinis ou personnalisés
- Intégrez Taipy Studio pour accéder à l'éditeur graphique
- Exécutez des tâches lourdes en arrière-plan sans ralentir les flux de travail actuels
Limites de Taipy
- Taipy Cloud présente quelques problèmes de téléchargement et le rafraîchissement des pages est lent
- Relativement nouveau, Taipy manque de ressources pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti de la plateforme
Tarifs Taipy
- Taipy est une bibliothèque gratuite et open source. Cependant, elle propose également des forfaits personnalisés pour les entreprises
Évaluations et avis sur Taipy
- G2 : Aucun avis disponible
- Capterra : Aucun avis disponible
📖 En savoir plus : Vous recherchez d'autres outils pour créer des tableaux de bord personnalisés pour vos projets ? Découvrez ces alternatives à Softr pour créer des tableaux de bord de projet
9. Datalore (le meilleur pour l'assistance au code IA)
Datalore, de JetBrains, est une plateforme collaborative intelligente pour la visualisation et l'analyse des données. Elle combine Jupyter Notebooks avec une assistance au code IA qui aide à achever les codes et à créer des tableaux de bord interactifs pour vos cas d'utilisation en entreprise.
Datalore permet aux gestionnaires d'environnement de personnaliser des environnements et des contrôles interactifs afin de créer des tableaux de bord et des applications dynamiques. Il peut également être hébergé dans un cloud privé ou sur site, répondant ainsi à vos besoins supplémentaires en matière de personnalisation et de sécurité.
Les meilleures fonctionnalités de Datalore
- Utilisez une aide au codage intelligente pour Python, Scala, Kotlin et R afin de créer diverses applications
- Convertissez vos carnets en récits interactifs et partagez des rapports statiques ou interactifs avec les parties prenantes
- Collaborez sur le code avec votre équipe en temps réel et partagez des notebooks à l'aide de liens ou d'invitations par e-mail
Limites de Datalore
- Selon quelques utilisateurs, Datalore dispose d'un stockage limité, ce qui entraîne une perte de données lors du travail avec de grands ensembles de données
- Le logiciel comporte des bugs et nécessite des redémarrages
Tarifs Datalore
- Cloud Free
- Cloud : 35 $ par utilisateur/mois
- Sur site : tarification personnalisée
Évaluations et avis Datalore
- G2 : Pas assez d'avis
- Capterra : Pas assez d'avis
Que disent les utilisateurs à propos de Datalore ?
C'est un bon outil, en particulier pour la gestion des paquets et les rapports. Cependant, il nécessite une gestion fine des permissions pour le partage des carnets et des rapports, ce qui, selon moi, est une exigence pour la plupart des entreprises.
C'est un bon outil, en particulier pour la gestion des paquets et les rapports. Cependant, il nécessite une gestion fine des permissions pour le partage des carnets et des rapports, ce qui, selon moi, est indispensable pour la plupart des entreprises.
10. PixelFree Studio (idéal pour les utilisateurs de Figma)
PixelFree Studio est une plateforme de développement d'applications low-code qui convertit de manière transparente les designs en codes compréhensibles. Avec PixelFree, vous pouvez générer du code PRO dans six langages de programmation : HTML5, React, Vue, Angular, C# pour les applications de bureau et #C pour les applications web, afin de correspondre à la conception de votre application.
De plus, vous pouvez l'héberger depuis n'importe où sans dépendre de bibliothèques ou de frameworks, ce qui vous aide à mettre en œuvre un processus de développement plus flexible.
Les meilleures fonctionnalités de PixelFree Studio
- Importez rapidement des designs Figma et automatisez la conversion des designs en codes lisibles par l'homme
- Générez des codes natifs qui correspondent à la conception visuelle de votre application
- Collaborez avec votre équipe sur le code en temps réel
Limites de PixelFree Studio
- Le logiciel s'appuie fortement sur Figma pour l'importation des designs. Les utilisateurs qui ne connaissent pas Figma pourraient donc le trouver moins accessible
- Sans bibliothèques ni frameworks, PixelFree pourrait manquer de composants intégrés pour les applications et les tableaux de bord
Tarifs PixelFree Studio
PixelFree Studio propose des forfaits distincts pour les licences individuelles et les licences d'entreprise. Voici les forfaits pour les licences d'entreprise.
- 49,95 $/mois
- 499 $/an
- Tarification personnalisée pour les solutions d'entreprise
Évaluations et avis sur PixelFree Studio
- G2 : Aucun avis disponible
- Capterra : Aucun avis disponible
📖 En savoir plus : Séparation des préoccupations dans les applications Flutter
Autres outils interactifs pour les applications de données
Streamlit et la plupart des alternatives à Streamlit sont axées sur le code. Elles nécessitent une expertise technique pour la visualisation des données. Cela limite leur accès aux utilisateurs non techniciens.
Cependant, la visualisation des données ne doit pas nécessairement être aussi compliquée.
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Visualisez vos données avec des tableaux de bord personnalisés
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Améliorez votre productivité grâce à l'intégration des données
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Suivez les interactions logicielles à l'aide de diagrammes contextuels
Visualisez les relations complexes entre les systèmes grâce aux tableaux blancs ClickUp. Utilisez différentes lignes de couleurs pour différencier les interactions, ajoutez des notes détaillées pour chaque point de connexion et effectuez des ajustements en temps réel à l'aide de l'interface glisser-déposer.
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📖 En savoir plus : Meilleures alternatives et concurrents de Draw.io/Diagrams.net
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Avec toutes les fonctionnalités robustes de ClickUp, vous vous interrogez certainement sur les forfaits proposés. Voici un aperçu des tarifs de ClickUp.
Obtenez la meilleure alternative à Streamlit pour la visualisation de données et la création d'applications
Streamlit est idéal pour créer des applications centrées sur les données. Mais si vous recherchez des outils pour créer des applications ou des tableaux de bord plus dynamiques et interactifs, consultez notre liste d'alternatives à Streamlit.
Toutes ces alternatives sont bonnes, mais elles répondent à des besoins spécifiques. Par exemple, choisissez Taipy pour de meilleures opérations front-end et back-end, Dash pour des fonctionnalités d'interactivité avancées et Gradio pour créer des démos.
De même, si vous recherchez un outil de visualisation des données simple mais doté de fonctionnalités puissantes, pensez à ClickUp. Il vous permet de visualiser et d'analyser des données grâce à ses tableaux de bord personnalisés, d'automatiser les flux de travail et d'extraire des informations clés grâce à l'IA, de collaborer en temps réel et de vous intégrer à plus de 1 000 outils.
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