Streamlit è una piattaforma open source per la creazione di app che converte script Python in applicazioni web interattive. Funziona alla grande per la prototipazione rapida, l'analisi veloce dei dati e la creazione di demo di modelli di machine learning (ML).
Per quanto Streamlit sia semplice e facile da usare, manca delle funzionalità necessarie per creare applicazioni scalabili con grandi set di dati. Inoltre, i layout rigidi, le opzioni di stile di base, la personalizzazione limitata e i problemi di prestazioni di Streamlit rendono difficile la creazione di applicazioni ricche di funzionalità.
Ecco quindi le migliori alternative a Streamlit per aiutarti a creare facilmente applicazioni complesse. Queste alternative offrono maggiore flessibilità e collaborazione in tempo reale.
⏰ Riepilogo/riassunto in 60 secondi
Ecco le migliori alternative a Streamlit per aiutarti a creare applicazioni web interattive:
- Dash by Plotly: Ideale per lo sviluppo di prototipi in progetti di scienza dei dati
- Gradio: Ideale per creare demo di app di machine learning
- Pannello: Ideale per creare dashboard interattivi in Python
- Anvil: Ideale per personalizzazioni avanzate delle app
- Shiny per Python: Ideale per la prototipazione di applicazioni web
- Deepnote: Ideale per la collaborazione in tempo reale sul codice
- Mercury Framework: Ideale per gli utenti di Jupyter Notebook
- Taipy: Ideale per la visualizzazione dei dati
- Datalore: Ideale per l'assistenza con il codice IA
- PixelFree Studio: Ideale per gli utenti Figma
Per una visualizzazione interattiva dei dati senza codice, prova ClickUp. Fornisce widget, grafici e diagrammi, barre di avanzamento, tabelle, ecc. per monitorare importanti metriche di sviluppo.
Cosa dovresti cercare nelle alternative a Streamlit?
Prima di immergerci nelle migliori alternative a Streamlit, ecco alcune funzionalità/funzioni da tenere in considerazione quando scegli il tuo strumento di visualizzazione dei dati.
📌 Personalizzazione dei componenti: seleziona strumenti che ti consentono di creare dashboard personalizzate con vari elementi interattivi oltre agli input di base. Assicurati che supportino visualizzazioni interattive e offrano componenti e temi di stile
📌 Gestione di grandi set di dati: verifica la capacità dello strumento di gestire set di dati di grandi dimensioni o in streaming. Scegli strumenti che supportano i dati incrementali durante la creazione di applicazioni web, in modo che possano adattarsi alle crescenti esigenze delle applicazioni
📌 Integrazione del flusso di lavoro: seleziona strumenti compatibili con il tuo stack tecnologico esistente. Assicurati che supportino l'integrazione della pipeline CI/CD, i framework di test, le librerie, i creatori di diagrammi di flusso e altri strumenti MLOps e DevOps
📌 Connettività delle origini dati: scegli strumenti con connettori di database nativi e funzionalità di integrazione API. Ciò contribuirà a semplificare i processi senza sforzo. Inoltre, verifica se lo strumento supporta diversi formati di file e sincronizza gli aggiornamenti dei dati in tempo reale
Le 10 migliori alternative a Streamlit
1. Dash di Plotly (ideale per lo sviluppo di prototipi in progetti di scienza dei dati)
Proprio come Streamlit, Dash by Plotly è una piattaforma open source per la creazione di app e dashboard interattive basate sul web. Si tratta di un framework basato su Python per data scientist che semplifica la visualizzazione e l'aggiornamento dei dati in tempo reale.
Tuttavia, Dash è più veloce di Streamlit e offre opzioni di implementazione aziendale per app di livello produttivo. Dispone inoltre di integrazioni multiple: ad esempio, si integra con stack di data science Python, tra cui Plotly e Pandas, aiutandoti a creare dashboard personalizzate con livelli di interattività più elevati. Puoi anche integrare Fogli Google con Dash per creare una dashboard Fogli Google all'interno dell'applicazione Dash e aggiornarla in base alle modifiche apportate ai dati di Fogli Google.
Le migliori funzionalità/funzioni di Dash
- Esegui dashboard con Jupyter Notebook utilizzando la libreria jupyter-dash
- Crea layout accattivanti utilizzando il Dash Design Kit
- Aggiorna parti specifiche della tua app con callback di base e avanzati
Limiti di Dash
- Il software ha una curva di apprendimento ripida. È necessario comprendere componenti, visualizzazioni, callback, HTML, ecc. per creare app più grandi
- Il layout è limitato senza HTML. Quindi, creare l'aspetto desiderato per la tua app web può essere difficile
Prezzi Dash
- Software gratuito e open source
Dash di Plotly: valutazioni e recensioni
- G2: 4,8/5 (oltre 30 recensioni)
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di Dash by Plotly?
Adoro la facilità d'uso di Dash! È davvero facile imparare a usarlo e iniziare a creare app web interattive. Il fatto che sia basato su Python mi permette di utilizzare tutte le competenze Python che già possiedo, il che è un enorme vantaggio. Le visualizzazioni sono di prim'ordine e l'aggiornamento dei dati in tempo reale sembra magico. Tuttavia, anche se mi piace usare Dash, trovo che il layout possa essere un po' limitante a volte. Non è sempre facile ottenere l'aspetto esatto che desidero per le mie app web, soprattutto quando punto a un design molto specifico. Inoltre, quando le app iniziano a diventare più complesse, le prestazioni possono risentirne, il che può essere un po' frustrante.
Adoro la facilità d'uso di Dash! È semplicissimo imparare a usarlo e iniziare a creare app web interattive. Il fatto che sia basato su Python mi permette di utilizzare tutte le mie competenze in questo linguaggio, il che è un enorme vantaggio. Le visualizzazioni sono di prim'ordine e l'aggiornamento dei dati in tempo reale sembra quasi magico. Tuttavia, anche se mi piace usare Dash, trovo che il layout possa essere un po' limitante a volte. Non è sempre facile ottenere l'aspetto esatto che desidero per le mie app web, soprattutto quando punto a un design molto specifico. Inoltre, quando le app iniziano a diventare più complesse, le prestazioni possono risentirne, il che può essere un po' frustrante.
💡Suggerimento: integra Dash con la libreria grafica di Plotly per accedere a vari grafici e mappe interattivi e a ricche opzioni di visualizzazione.
2. Gradio (ideale per creare demo di app di machine learning)
Gradio è un'alternativa a Streamlit facile da usare per creare interfacce web per dimostrare i tuoi modelli ML. A differenza di Streamlit, questo framework Python è veloce da configurare, più intuitivo, adatto ai principianti e più adatto ad app più semplici.
Ciò che rende popolare Gradio è la sua capacità di semplificare i modelli ML in demo o app facilmente comprensibili da un pubblico più ampio. È possibile incorporare Gradio nel proprio notebook Python, presentarlo come pagina web e condividere le app utilizzando un link pubblico, consentendo ai team di interagire con il modello da remoto.
Le migliori funzionalità/funzioni di Gradio
- Crea e utilizza componenti personalizzati nelle tue app con la libreria di componenti personalizzati Gradio
- Crea e modifica codici e visualizza le modifiche in tempo reale con Gradio playground
- Crea facilmente demo e app interattive utilizzando elementi predefiniti come cursori, pulsanti, elenchi a discesa, ecc.
Limiti di Gladi
- Gradio non è ottimizzato per la gestione di traffico intenso in ambienti di produzione
- È progettato specificamente per app ML/IA e ha personalizzazioni limitate
Prezzi di Gladio
- Gratis, open source
Valutazioni e recensioni di Graudio
- G2: Nessuna recensione disponibile
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
🧠 Lo sapevi? Gradio è stata acquisita da Hugging Face 🤗 nel 2022. Ora fa parte della loro infrastruttura IA e puoi trovare diverse demo pubbliche di Gradio in Hugging Face Spaces che mostrano diversi modelli IA.
3. Panel (ideale per creare dashboard interattivi in Python)
Come Streamlit, la libreria open source di Panel consente di creare applicazioni analitiche per siti web e dashboard interattive in Python puro. Si tratta di un framework web che si integra con l'ecosistema PyData, consentendo di creare tabelle di dati interattive e visualizzazioni e di collaborare su di esse per flussi di lavoro più efficienti.
Rispetto a Streamlit, Panel è più flessibile e scalabile grazie alla sua ampia matrice di opzioni di layout e widget. È adatto allo sviluppo di app web complesse con interfacce utente intricate.
Le migliori funzionalità/funzioni del pannello
- Crea app esplorative complesse e multipagina con API reattive di alto livello e API basate su callback di livello inferiore
- Usa i modelli Panel per creare app dall'aspetto diverso
- Personalizza le app di dati utilizzando un editor di codice, includi caselle di controllo come pulsanti e oggetti di layout utilizzando le specifiche della griglia
Limiti del pannello
- Ha una curva di apprendimento ripida a causa dell'ampio set di funzionalità/funzioni: widget, librerie, ecc.
- Panel è più incentrato su Python e meno su HTML/CSS, il che lo rende meno reattivo e limitato nello styling delle app web
Prezzi del pannello
- Gratis, open source
Valutazioni e recensioni del panel
- G2: Nessuna recensione disponibile
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
4. Anvil (ideale per personalizzazioni avanzate delle app)
Se cerchi personalizzazioni di alto livello, Anvil è un'ottima alternativa a Streamlit. Ha un'interfaccia drag-and-drop che ti permette di personalizzare gli elementi dell'interfaccia utente, applicare stili e progettare l'app come preferisci.
Contrariamente a Streamlit, Anvil dispone di un robusto database integrato per aggiornare, modificare ed eliminare dati utilizzando istruzioni Python. È possibile archiviare file di app e modelli di machine learning nel cloud, connettersi a notebook Python, aggiungere domini personalizzati, connettersi con API esterne e garantire la sicurezza dei dati con l'autenticazione a due fattori integrata.
Le migliori funzionalità/funzioni di Anvil
- Scrivi e modifica il codice direttamente nei moderni browser web con un IDE (Integrated Development Environment) basato sul web
- Esegui query, modifica ed elimina dati e connetti le app ai dati con un sistema di database Python integrato
- Esegui le app Anvil in diversi ambienti con un server app Anvil open source
- Pubblica automaticamente le app Anvil con un clic, scegliendo l'hosting pubblico o privato
Limiti di Anvil
- Alcune funzionalità/funzioni non sono operative. Ad esempio, la larghezza completa del componente DataGrid non funziona, lasciando agli utenti testi minuscoli
- Alcuni utenti ritengono che il costo delle funzionalità personalizzate sia elevato
Prezzi di Anvil
- Free Forever
- Hobby: 15 $ al mese
- Business: 109 $ al mese per sviluppatore
- Enterprise (in loco): prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di Anvil
- G2: Recensioni insufficienti
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
Cosa dicono gli utenti di Anvil?
La velocità di prototipazione è eccellente poiché i componenti possono essere semplicemente trascinati e rilasciati. È supportata l'aggiunta di librerie Python e la personalizzazione dei pacchetti. Tuttavia, alcune funzionalità/funzioni non funzionano correttamente, quindi ottenere un risultato raffinato a livello di produzione è molto difficile o impossibile. (Ad esempio, la larghezza completa del componente Data Grid non funziona, quindi gli utenti devono strizzare gli occhi per leggere il testo minuscolo). Ottenere assistenza è praticamente impossibile e i forum dei clienti sono incoerenti e talvolta ostili.
La velocità di prototipazione è eccellente poiché i componenti possono essere semplicemente trascinati e rilasciati. È supportata l'aggiunta di librerie Python e la personalizzazione dei pacchetti. Tuttavia, alcune funzionalità non funzionano correttamente, quindi ottenere un risultato raffinato a livello di produzione è molto difficile o impossibile. (Ad esempio, la larghezza completa del componente Data Grid non funziona, quindi gli utenti devono strizzare gli occhi per leggere il testo minuscolo). Ottenere assistenza è praticamente impossibile e i forum dei clienti sono incoerenti e talvolta ostili.
5. Shiny per Python (ideale per la prototipazione di applicazioni web)
Shiny per Python aiuta gli sviluppatori a prototipare applicazioni web interattive e creare semplici visualizzazioni in poche ore. Rende facile la creazione di app per i programmatori R che non sono necessariamente esperti di sviluppo web.
Ciò che rende Shiny migliore di Streamlit è la sua esecuzione reattiva. Shiny non esegue il re-rendering delle app quando si verifica un cambiamento negli input. Invece, traccia le relazioni tra i componenti per eseguire il re-rendering solo di quelli che devono essere aggiornati. In questo modo, accelera lo sviluppo delle applicazioni e migliora l'esperienza complessiva dell'utente.
Le migliori funzionalità/funzioni di Shiny
- Crea app con facilità utilizzando modelli predefiniti di app di base, dashboard, inserimento dati e aggiornamenti in streaming
- Crea layout di app utilizzando un'ampia gamma di componenti, tra cui barre di navigazione, barre laterali, schede, pannelli e schede, e disponi gli elementi come preferisci
- Aggiorna automaticamente i risultati in base agli input degli utenti e crea interfacce utente dinamiche con la programmazione reattiva
Limiti di Shiny
- Le integrazioni Shiny possono essere complesse e problematiche all'inizio
- Troppo complesso per creare semplici dashboard o flussi di lavoro BI
- La distribuzione delle app è complicata, poiché la maggior parte delle opzioni di distribuzione sono disponibili nei piani a pagamento
Prezzi Shiny
- Shiny è una piattaforma open source e gratuita. Tuttavia, l'implementazione delle app Shiny richiede l'utilizzo dei suoi servizi di hosting gratuiti o a pagamento
Valutazioni e recensioni brillanti
- G2: Recensioni insufficienti
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di Shiny per Python?
Nel complesso, abbiamo avuto un'ottima esperienza utilizzando Shiny in alcuni dei nostri progetti di analisi. Limitando il suo utilizzo ai casi d'uso appropriati, siamo in grado di sfruttare la sua flessibilità e la relativa facilità d'uso per i programmatori R che non sono necessariamente esperti di sviluppo web.
Nel complesso, abbiamo avuto un'ottima esperienza utilizzando Shiny in alcuni dei nostri progetti di analisi. Limitando il suo utilizzo ai casi d'uso appropriati, siamo in grado di sfruttare la sua flessibilità e la relativa facilità d'uso per i programmatori R che non sono necessariamente esperti di sviluppo web.
💡Suggerimento per esperti: utilizza il pacchetto "shiny. react" per utilizzare i componenti dinamici della libreria React e creare app dinamiche e visualizzazioni interattive dei dati.
6. Deepnote (ideale per la collaborazione in tempo reale sul codice)
Deepnote è per chi cerca alternative a Streamline facili da usare, incentrate sulla collaborazione e basate sull'IA. Si tratta di una piattaforma semplice e robusta che consente ai team di data science di lavorare in modo collaborativo e modificare i notebook contemporaneamente, migliorando la produttività del team.
La cosa più utile di Deepnote è il suo framework basato su cloud, che ti aiuta a lavorare sulle dashboard dei tuoi progetti da qualsiasi luogo e a condividere i risultati con gli altri. Inoltre, la sua integrazione con l'IA aiuta a creare applicazioni web analitiche con completamento intelligente del codice, pulizia automatica dei dati e varie tecniche come la regolazione dei parametri e la selezione delle funzionalità/funzioni.
Le migliori funzionalità/funzioni di Deepnote
- Lavora con più persone su un notebook in tempo reale con il controllo delle versioni e i commenti integrati
- Crea e distribuisci app di dati interattive direttamente dai notebook e condividi approfondimenti e report con i team
- Personalizza gli ambienti specificando librerie e dipendenze per ottimizzare le prestazioni delle app
Limiti di Deepnote
- Anche piccole modifiche alle funzionalità/funzioni in un blocco di codice richiedono l'esecuzione dell'intero notebook, rendendo il processo noioso e macchinoso
- Tempi di caricamento lunghi per progetti di grandi dimensioni e frequenti arresti anomali che potrebbero interrompere il flusso di lavoro
Prezzi Deepnote
- Free
- Team: 59 $ al mese per editor
- Enterprise: prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di Deepnote
- G2: 4,5/5 (oltre 220 recensioni)
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di Deepnote?
Adoro l'interfaccia utente di Deepnote. Rende il lavoro con set di dati di piccole e medie dimensioni estremamente semplice e aggiunge utili funzionalità collaborative. Il loro approccio "App" per le dashboard interne mi ricorda Retool ed è una funzionalità fantastica per condividere le informazioni generate con i membri del team non tecnici senza una preparazione che richiede molto tempo (incollare i grafici generati in PowerPoint o simili). Tuttavia, per set di dati molto piccoli, soprattutto se non è necessaria la collaborazione, Deepnote può essere un po' troppo pesante, e l'esecuzione di Jupyter (o strumenti simili) a livello locale aggira la necessità di esporre i dati tramite API o di caricarli prima.
Adoro l'interfaccia utente di Deepnote. Rende il lavoro con set di dati di piccole e medie dimensioni estremamente semplice e aggiunge utili funzionalità collaborative. Il loro approccio "App" per i dashboard interni mi ricorda Retool ed è una funzionalità fantastica per condividere le informazioni generate con i membri del team non tecnici senza una preparazione che richiede molto tempo (incollare i grafici generati in PowerPoint o simili). Tuttavia, per set di dati molto piccoli, soprattutto se non è necessaria la collaborazione, Deepnote può essere un po' troppo pesante, e l'esecuzione di Jupyter (o strumenti simili) a livello locale aggira la necessità di esporre i dati tramite API o di caricarli prima.
📖 Per saperne di più: Le migliori alternative a React per sviluppatori frontend
📮ClickUp Insight: il 37% dei lavoratori invia note di follow-up o verbali delle riunioni per monitorare gli elementi in sospeso, ma il 36% continua ad affidarsi ad altri metodi frammentati.
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7. Mercury Framework (ideale per gli utenti di Jupyter Notebook)
Il framework per applicazioni web Mercury è destinato principalmente agli utenti di Jupyter Notebook. Utilizzando questa piattaforma, non è necessario riscrivere l'analisi dei dati dai notebook Jupyter agli script Python.
Le sue funzionalità di visualizzazione dei dati aiutano ad analizzare e interpretare i dati. Lo strumento dispone anche di un solido set di funzionalità per creare applicazioni interattive, siti web, app web full-stack, report e dashboard. Inoltre, è possibile utilizzare OutputDir per scaricare file notebook ed esportare notebook in formato PDF/HTML.
Le migliori funzionalità/funzioni di Mercury Framework
- Crea interfacce utente dinamiche con un intervallo di widget interattivi come cursori, elenchi a discesa, caselle di testo, ecc.
- Accedi al controllo a livello di cella per monitorare le celle rieseguite durante la modifica dell'app e ottimizzare le prestazioni
- Utilizza i controlli di accesso per garantire la sicurezza delle app con l'autenticazione integrata
Limiti di Mercury Framework
- Mercury ha personalizzazioni limitate
- Per gli utenti non Jupyter, l'utilizzo di Mercury potrebbe richiedere una formazione specifica
- Progettate per lavorare con Jupyter Notebooks, potrebbero non essere adatte per applicazioni web autonome
Prezzi di Mercury Framework
- Mercury è una piattaforma gratuita e open source. Tuttavia, offre piani gratuiti e a pagamento per la distribuzione di app
Piani Mercury Cloud:
- Starter: Gratis
- Pro: 49 $ al mese
- Business: 149 $/mese
Piani self-hosted:
- Free
- Commerciale: 1000 $/anno
- Enterprise: 10.000 $/anno
Valutazioni e recensioni di Mercury Framework
- G2: Nessuna recensione disponibile
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
📖 Per saperne di più: 10 alternative e concorrenti di Jupyter Notebook
8. Taipy (Ideale per la visualizzazione dei dati)
Come il software per dashboard, Taipy dispone di potenti strumenti di visualizzazione dei dati che consentono di creare dashboard interattive utilizzando tabelle, grafici e mappe. Si tratta di una piattaforma scalabile che si adatta ad applicazioni complesse che richiedono prestazioni elevate.
Mentre Streamlit è principalmente destinato alla prototipazione, Taipy è progettato sia per la prototipazione che per la produzione. Esegue il front-end e il back-end su thread separati, quindi l'app non si blocca quando sono in esecuzione app in background.
Le migliori funzionalità/funzioni di Taipy
- Utilizza funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati per presentare le informazioni in modi diversi
- Personalizza app e dashboard utilizzando temi predefiniti o personalizzati
- Integrazione con Taipy Studio per accedere all'editor grafico
- Esegui attività pesanti in background senza rallentare i flussi di lavoro correnti
Limiti di Taipy
- Taipy Cloud presenta alcuni problemi di caricamento e il rendering delle pagine è lento
- Essendo relativamente nuovo, Taipy non dispone delle risorse necessarie per aiutare gli utenti a sfruttare al meglio la piattaforma
Prezzi di Taipy
- Taipy è una libreria gratuita e open source. Tuttavia, offre anche piani aziendali e per grandi aziende personalizzati
Valutazioni e recensioni di Taipy
- G2: Nessuna recensione disponibile
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
📖 Per saperne di più: Cerchi altri strumenti per creare dashboard personalizzate per i tuoi progetti? Dai un'occhiata a queste alternative a Softr per creare dashboard di progetto
9. Datalore (ideale per l'assistenza con il codice IA)
Datalore, di JetBrains, è una piattaforma intelligente e collaborativa per la visualizzazione e l'analisi dei dati. Combina Jupyter Notebooks con l'assistenza del codice IA che aiuta a completare i codici e creare dashboard interattivi per i tuoi casi d'uso aziendali.
Datalore consente ai responsabili dell'ambiente di personalizzare gli ambienti e i controlli interattivi per creare dashboard e app dinamiche. Può anche essere ospitato in un cloud privato o in locale, soddisfacendo le vostre esigenze di personalizzazione e sicurezza aggiuntive.
Le migliori funzionalità/funzioni di Datalore
- Utilizza l'assistenza alla codifica intelligente per Python, Scala, Kotlin e R per creare varie app
- Converti i notebook in storie di dati interattive e condividi report statici o interattivi con le parti interessate
- Collabora sul codice con il tuo team in tempo reale e condividi i notebook tramite link o inviti via email
Limiti di Datalore
- Secondo alcuni utenti, Datalore ha uno spazio di archiviazione limitato, il che si traduce in una perdita di dati quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni
- Il software presenta bug e richiede il riavvio
Prezzi di Datalore
- Cloud Free
- Cloud: 35 $ al mese per utente
- On-premises: prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di Datalore
- G2: Recensioni insufficienti
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di Datalore?
È ottimo, soprattutto per la gestione dei pacchetti e la reportistica. Tuttavia, richiede una gestione accurata delle autorizzazioni per la condivisione di notebook e report, cosa che ritengo necessaria per la maggior parte delle aziende.
È ottimo, soprattutto per la gestione dei pacchetti e la reportistica. Tuttavia, richiede una gestione accurata delle autorizzazioni per la condivisione di notebook e report, cosa che ritengo necessaria per la maggior parte delle aziende.
10. PixelFree Studio (ideale per gli utenti Figma)
PixelFree Studio è una piattaforma di sviluppo di applicazioni low-code che converte senza soluzione di continuità i progetti in codici comprensibili. Con PixelFree, puoi generare codice PRO in sei linguaggi di programmazione: HTML5, React, Vue, Angular, C# per desktop e #C per app web, in modo da adattarlo al design dell'applicazione che desideri realizzare.
Inoltre, puoi ospitarle da qualsiasi luogo senza dipendere da librerie o framework, aiutandoti a implementare un processo di sviluppo più flessibile.
Le migliori funzionalità/funzioni di PixelFree Studio
- Importa rapidamente i progetti Figma e automatizza la conversione dei progetti in codici leggibili dall'uomo
- Genera codici nativi che corrispondono al design visivo della tua applicazione
- Collabora con il tuo team sul codice in tempo reale
Limiti di PixelFree Studio
- Il software si affida molto a Figma per l'importazione dei progetti. Pertanto, gli utenti che non utilizzano Figma potrebbero trovarlo meno accessibile
- Senza librerie o framework, PixelFree potrebbe non disporre di componenti integrati per app e dashboard
Prezzi di PixelFree Studio
PixelFree Studio offre piani separati per licenze singole e aziendali. Ecco i piani per le licenze aziendali.
- 49,95 $ al mese
- 499 $/anno
- Prezzi personalizzati per soluzioni aziendali
Valutazioni e recensioni di PixelFree Studio
- G2: Nessuna recensione disponibile
- Capterra: Nessuna recensione disponibile
📖 Per saperne di più: Separazione dei concetti nelle applicazioni Flutter
Altri strumenti per applicazioni interattive con dati
Streamlit e la maggior parte delle alternative a Streamlit sono incentrate sul codice. Richiedono competenze tecniche per la visualizzazione dei dati. Ciò limita il loro accesso agli utenti non esperti di tecnologia.
Tuttavia, la visualizzazione dei dati non deve essere necessariamente così complicata.
ClickUp è uno strumento versatile e interattivo per l'applicazione dei dati senza codice che semplifica l'interpretazione dei dati. La sua infrastruttura di livello aziendale supporta la visualizzazione e l'analisi di grandi set di dati per aiutarti a prendere decisioni informate.
Visualizza i dati con dashboard personalizzati
Crea dashboard ClickUp interattive e complete che offrono agli stakeholder una panoramica immediata del processo in corso, degli obiettivi, delle attività imminenti, delle priorità, dei miglioramenti e di altri dettagli. Aggiungi widget, grafici e diagrammi, barre di avanzamento, tabelle e altro ancora per avere una visione d'insieme di tutto, dalla produttività del team alle metriche di sviluppo più importanti.
Vuoi saperne di più sull'uso delle dashboard di ClickUp? Guarda questo video. 👇
Migliora la produttività con l'integrazione dei dati
Connettiti con oltre 1000 integrazioni ClickUp, da Figma a GitHub, per importare dati, semplificare i processi e accedere a tutti i flussi di lavoro senza cambiare piattaforma. Le integrazioni native di ClickUp ti consentono di connettere la piattaforma con il tuo stack tecnologico esistente per operazioni senza interruzioni.
Traccia le interazioni software con i diagrammi di contesto
Visualizza le relazioni complesse dei sistemi con le lavagne online ClickUp. Usa linee con colori diversi per differenziare le interazioni, aggiungi note dettagliate per ogni punto di connessione e apporta modifiche in tempo reale utilizzando l'interfaccia drag-and-drop.
Collabora con il tuo team sui diagrammi di contesto e crea attività di ClickUp direttamente dai componenti del diagramma. Puoi anche utilizzare i modelli di diagrammi di contesto di ClickUp per velocizzare il processo.
📖 Per saperne di più: Le migliori alternative e concorrenti di Draw.io/Diagrams.net
Analizza le tendenze con l'IA
Automatizza l'analisi dei set di dati e ottieni informazioni basate sull'IA con ClickUp Brain. Estrai modelli chiave, identifica correlazioni e genera riepiloghi/riassunti di set di dati complessi. Puoi chiedere all'IA di spiegare le tendenze dei dati in un linguaggio semplice per una maggiore chiarezza. Inoltre, puoi generare report, ottenere suggerimenti basati sulle tendenze storiche e identificare le anomalie prima che abbiano un impatto sul tuo progetto.
Collabora con le parti interessate in tempo reale
Sfrutta ClickUp Docs e ClickUp Chat per collaborare alla progettazione di app, al codice, ai diagrammi di contesto e ai flussi di lavoro. Mentre ClickUp Docs può aiutarti a centralizzare le risorse di sviluppo delle app, le richieste di funzionalità e i feedback, la sua funzionalità di chat può semplificare la comunicazione tra i membri del team in modo che nessuno perda nulla.
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Utilizza gli oltre 100 modelli di automazione personalizzati di ClickUp per gestire le attività di routine, analizzare i dati, creare report standard e gestire i passaggi di progetto. Puoi automatizzare i flussi di lavoro di sviluppo come la revisione del codice, l'approvazione del progetto, l'invio di notifiche di completamento della revisione, la creazione di liste di controllo per l'implementazione e altro ancora.
Con tutte le funzionalità/funzioni di ClickUp, ti starai sicuramente chiedendo quali siano i piani tariffari. Ecco una rapida panoramica dei prezzi di ClickUp.
Ottieni la migliore alternativa a Streamlit per la visualizzazione dei dati e la creazione di app
Streamlit è ottimo per creare applicazioni incentrate sui dati. Tuttavia, se stai cercando strumenti per creare applicazioni o dashboard più dinamiche e interattive, dai un'occhiata al nostro elenco di alternative a Streamlit.
Sebbene tutte le alternative siano valide, ciascuna di esse è pensata per scopi specifici. Ad esempio, scegli Taipy per operazioni front-end e back-end migliori, Dash per funzionalità/funzioni di interattività avanzate e Gradio per creare demo.
Allo stesso modo, se desideri uno strumento di visualizzazione dei dati semplice ma dotato di potenti funzionalità, prendi in considerazione ClickUp. Ti consente di visualizzare e analizzare i dati con le sue dashboard personalizzate, automatizzare i flussi di lavoro ed estrarre informazioni chiave con l'IA, collaborare in tempo reale e integrare oltre 1000 strumenti.
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