Streamlit to platforma do tworzenia aplikacji o otwartym kodzie źródłowym, która konwertuje skrypty Pythona na interaktywne aplikacje internetowe. Świetnie nadaje się do szybkiego prototypowania, szybkiej analizy danych i tworzenia demonstracji modeli uczenia maszynowego (ML).
Streamlit jest prosty i łatwy w użyciu, ale brakuje mu funkcji do tworzenia skalowalnych aplikacji z dużymi zbiorami danych. Ponadto sztywne układy Streamlita, podstawowe opcje stylizacji, niestandardowe ustawienia i problemy z wydajnością utrudniają tworzenie bogatych w funkcje aplikacji.
Oto najlepsze alternatywy Streamlit, które pomogą Ci łatwo tworzyć złożone aplikacje. Alternatywy te oferują większą elastyczność i współpracę w czasie rzeczywistym.
podsumowanie 60 sekund
Oto najlepsze alternatywy Streamlit, które pomogą Ci tworzyć interaktywne aplikacje internetowe:
- Dash by Plotly: Najlepszy do tworzenia prototypów w projektach data science
- Radio: Najlepsze do tworzenia demonstracji aplikacji do uczenia maszynowego
- Panel: Najlepszy do tworzenia interaktywnych pulpitów w Pythonie
- Anvil: Najlepszy dla zaawansowanych niestandardowych aplikacji
- Shiny for Python: Najlepszy do prototypowania aplikacji internetowych
- Deepnote: Najlepsze do współpracy nad kodem w czasie rzeczywistym
- Mercury Framework: Najlepszy dla użytkowników Jupyter Notebook
- Taipy: Najlepszy do wizualizacji danych
- Datalore: Najlepszy do wspomagania kodu AI
- PixelFree Studio: Najlepsze dla użytkowników Figma
Aby uzyskać interaktywną wizualizację danych bez użycia kodu, wypróbuj ClickUp. Dostarcza on widżety, wykresy i grafy, paski słupkowe, tabele itp. do śledzenia ważnych wskaźników rozwoju.
Czego należy szukać w alternatywach Streamlit?
Zanim zagłębimy się w najlepsze alternatywy Streamlit, oto kilka funkcji, na które należy zwrócić uwagę przy wyborze narzędzia do wizualizacji danych.
📌 Niestandardowe komponenty: Wybierz narzędzia, które pozwalają tworzyć niestandardowe pulpity z różnymi interaktywnymi elementami wykraczającymi poza podstawowe dane wejściowe. Upewnij się, że wspierają one interaktywne wizualizacje i oferują komponenty i motywy stylizacyjne
Obsługa dużych zbiorów danych: Sprawdź, jak dobrze narzędzie radzi sobie z dużymi lub strumieniowymi zestawami danych. Wybierz narzędzia, które wspierają przyrostowe dane podczas tworzenia aplikacji internetowych, aby mogły one sprostać rosnącym wymaganiom aplikacji
Integracja z cyklem pracy: Wybierz narzędzia, które są kompatybilne z istniejącym stosem technologicznym. Upewnij się, że wspierają one integrację potoków CI/CD, frameworków testowych, bibliotek, twórców schematów blokowych i innych narzędzi MLOps i DevOps
Połączenie ze źródłem danych: Wybierz narzędzia z natywnymi konektorami baz danych i możliwościami integracji API. Pomoże to usprawnić procesy bez wysiłku. Sprawdź także, czy narzędzie wspiera różne formaty plików i synchronizuje aktualizacje danych w czasie rzeczywistym
10 najlepszych alternatyw dla Streamlit
1. Dash by Plotly (najlepszy do tworzenia prototypów w projektach data science)
Podobnie jak Streamlit, Dash by Plotly jest również platformą open-source do tworzenia interaktywnych aplikacji internetowych i pulpitów nawigacyjnych. Jest to oparty na języku Python framework dla analityków danych, który ułatwia wizualizację i aktualizację danych w czasie rzeczywistym.
Dash jest jednak szybszy niż Streamlit i oferuje opcje wdrażania Enterprise dla aplikacji klasy produkcyjnej. Posiada również wiele integracji - na przykład integruje się ze stosami nauki o danych Python, w tym Plotly i Pandas, pomagając tworzyć niestandardowe pulpity nawigacyjne o wyższym poziomie interaktywności. Możesz także zintegrować Arkusze Google z Dash, aby utworzyć pulpit Arkuszy Google w aplikacji Dash i aktualizować go na podstawie zmian w danych Arkuszy Google.
Najlepsze funkcje Dash
- Uruchamianie pulpitów nawigacyjnych z Jupyter Notebook przy użyciu biblioteki jupyter-dash
- Tworzenie atrakcyjnych układów przy użyciu Dash Design Kit
- Aktualizuj określone części aplikacji za pomocą podstawowych i zaawansowanych wywołań zwrotnych
Limity Dasha
- Oprogramowanie ma stromą krzywą uczenia się. Musisz zrozumieć komponenty, widoki, wywołania zwrotne, HTML itp., aby tworzyć większe aplikacje
- Układ jest ograniczony bez HTML. Tak więc stworzenie pożądanego wyglądu aplikacji internetowej może być wyzwaniem
Ceny Dash
- Free, oprogramowanie open-source
Oceny i recenzje Dash by Plotly
- G2: 4. 8/5 (30+ opinii)
- Capterra: Za mało recenzji
Co użytkownicy mówią o Dash by Plotly?
Absolutnie uwielbiam to, jak przyjazny dla użytkownika jest Dash! Tak łatwo jest go opanować i zacząć tworzyć interaktywne aplikacje internetowe. Fakt, że jest zbudowany na bazie Pythona oznacza, że mogę wykorzystać wszystkie umiejętności Pythona, które już posiadam, co jest ogromnym plusem. Wizualizacje są na najwyższym poziomie, a aktualizowanie danych w czasie rzeczywistym jest jak magia. Jednakże, choć korzystanie z Dash sprawia mi przyjemność, do zrobienia jest układ, który czasami może być nieco restrykcyjny. Nie zawsze łatwo jest uzyskać dokładnie taki wygląd, jaki chcę dla moich aplikacji internetowych, zwłaszcza gdy dążę do bardzo konkretnego projektu. Ponadto, gdy aplikacje zaczynają stawać się bardziej złożone, wydajność może spadać, co może być nieco frustrujące.
Absolutnie uwielbiam to, jak przyjazny dla użytkownika jest Dash! Tak łatwo jest go opanować i zacząć tworzyć interaktywne aplikacje internetowe. Fakt, że jest zbudowany na bazie Pythona oznacza, że mogę wykorzystać wszystkie umiejętności Pythona, które już posiadam, co jest ogromnym plusem. Wizualizacje są na najwyższym poziomie, a aktualizowanie danych w czasie rzeczywistym jest jak magia. Jednakże, choć korzystanie z Dash sprawia mi przyjemność, do zrobienia jest układ, który czasami może być nieco restrykcyjny. Nie zawsze łatwo jest uzyskać dokładnie taki wygląd, jaki chcę dla moich aplikacji internetowych, zwłaszcza gdy dążę do bardzo konkretnego projektu. Ponadto, gdy aplikacje zaczynają stawać się bardziej złożone, wydajność może spadać, co może być nieco frustrujące.
porada Pro Tip: Zintegruj Dash z biblioteką graficzną Plotly, aby uzyskać dostęp do różnych interaktywnych wykresów i map oraz bogatych opcji wizualizacji.
2. Gradio (najlepsze do tworzenia demonstracji aplikacji do uczenia maszynowego)
Gradio to łatwa w użyciu alternatywa Streamlit do tworzenia interfejsów internetowych do prezentacji modeli ML. W przeciwieństwie do Streamlit, ten framework Pythona jest szybki w ustawieniu, bardziej intuicyjny, przyjazny dla początkujących i bardziej odpowiedni dla prostszych aplikacji.
To, co sprawia, że Gradio jest popularne, to jego zdolność do upraszczania modeli ML do wersji demonstracyjnych lub aplikacji, które szersza publiczność może łatwo zrozumieć. Gradio można zintegrować w notatniku Python, zaprezentować jako stronę internetową i udostępniać aplikacje za pomocą publicznego linku, umożliwiając Teams zdalną interakcję z modelem.
Najlepsze funkcje Gradio
- Twórz i używaj niestandardowych komponentów w swoich aplikacjach dzięki bibliotece niestandardowych komponentów Gradio
- Twórz i edytuj kody oraz wyświetlaj zmiany na żywo dzięki placowi zabaw Gradio
- Łatwe tworzenie interaktywnych demonstracji i aplikacji przy użyciu gotowych elementów, takich jak suwaki, przyciski, listy rozwijane itp.
Limity Gradio
- Gradio nie jest zoptymalizowane pod kątem zarządzania dużym ruchem w środowiskach produkcyjnych
- Jest specjalnie zaprojektowany dla aplikacji ML / AI i ma ograniczone możliwości niestandardowe
Ceny Gradio
- Free, open-source
Oceny i recenzje Gradio
- G2: Brak dostępnych recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
Gradio zostało przejęte przez Hugging Face 🤗 w 2022 roku. Jest teraz częścią ich infrastruktury AI, a kilka publicznych wersji demonstracyjnych Gradio można znaleźć w przestrzeniach Hugging Face, prezentujących różne modele AI.
3. Panel (najlepszy do tworzenia interaktywnych pulpitów w Pythonie)
Podobnie jak Streamlit, biblioteka open-source Panel pozwala tworzyć analityczne aplikacje internetowe i interaktywne pulpity w czystym Pythonie. Jest to framework webowy, który integruje się z ekosystemem PyData, umożliwiając tworzenie interaktywnych tabel danych i wizualizacji oraz współpracę nad nimi w celu usprawnienia cyklu pracy.
W porównaniu do Streamlit, Panel jest bardziej elastyczny i skalowalny dzięki szerokiemu wachlarzowi układów i opcji widżetów. Nadaje się do tworzenia złożonych aplikacji internetowych ze skomplikowanymi interfejsami użytkownika.
Najlepsze funkcje panelu
- Tworzenie złożonych, wielostronicowych aplikacji eksploracyjnych z reaktywnymi interfejsami API wysokiego poziomu i interfejsami API opartymi na wywołaniach zwrotnych niższego poziomu
- Używaj szablonów Panelu do tworzenia różnych wyglądów aplikacji
- Niestandardowe aplikacje danych za pomocą edytora kodu, zawierają pola wyboru jako przyciski i układ obiektów za pomocą specyfikacji siatki
Limity panelu
- Ma stromą krzywą uczenia się ze względu na rozszerzenie funkcji - widżety, biblioteki itp.
- Panel jest bardziej skoncentrowany na Pythonie, a mniej na HTML/CSS, co czyni go mniej responsywnym i limitowanym w stylizowaniu aplikacji internetowych
Ceny paneli
- Free, open-source
Oceny i recenzje paneli
- G2: Brak dostępnych recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
4. Anvil (najlepszy dla zaawansowanych niestandardowych aplikacji)
Jeśli szukasz niestandardowych rozwiązań na wysokim poziomie, Anvil jest świetną alternatywą dla Streamlita. Posiada interfejs przeciągnij i upuść, który pozwala dostosować elementy interfejsu użytkownika, zastosować style i zaprojektować aplikację tak, jak chcesz.
W przeciwieństwie do Streamlit, Anvil ma solidną wbudowaną bazę danych do aktualizacji, edycji i usuwania danych za pomocą instrukcji Pythona. Możesz przechowywać pliki aplikacji i modele uczenia maszynowego w chmurze, łączyć się z notatnikami Pythona, dodawać niestandardowe domeny, łączyć się z zewnętrznymi API i zapewniać bezpieczeństwo danych dzięki wbudowanemu uwierzytelnianiu dwuskładnikowemu.
Najlepsze funkcje Anvil
- Pisz i edytuj kod bezpośrednio w nowoczesnych przeglądarkach internetowych za pomocą webowego IDE (zintegrowanego środowiska programistycznego)
- Zapytania, edycja i usuwanie danych oraz połączenie aplikacji z danymi za pomocą wbudowanego systemu baz danych Python
- Uruchamiaj aplikacje Anvil w różnych środowiskach dzięki serwerowi aplikacji Anvil o otwartym kodzie źródłowym
- Automatycznie publikuj aplikacje Anvil jednym kliknięciem, wybierając publiczny lub prywatny hosting
Ograniczenia Anvil
- Niektóre funkcje nie działają. Na przykład, komponent DataGrid o pełnej szerokości nie działa, co pozostawia użytkownikom małe teksty
- Niektórzy użytkownicy twierdzą, że paywall dla niestandardowych funkcji jest wysoki
Ceny Anvil
- Free forever
- Hobby: $15/miesiąc
- Business: 109 USD za dewelopera/miesiąc
- Enterprise (na miejscu): Niestandardowa wycena
Oceny i recenzje Anvil
- G2: Za mało recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
Co użytkownicy mówią o Anvil?
Szybkość prototypowania jest doskonała, ponieważ komponenty są po prostu przeciągane i upuszczane. Dodawanie bibliotek Python i niestandardowych pakietów jest wspierane. Jednak niektóre funkcje nie działają poprawnie, więc osiągnięcie dopracowanego wyniku na poziomie produkcyjnym jest albo bardzo trudne, albo niemożliwe. (np. komponent Data Grid o pełnej szerokości nie działa, więc użytkownicy mrużą oczy nad małym tekstem). Uzyskanie wsparcia jest praktycznie niemożliwe, a fora dla klientów są niespójne i czasami wrogie.
Szybkość prototypowania jest doskonała, ponieważ komponenty są po prostu przeciągane i upuszczane. Dodawanie bibliotek Python i niestandardowych pakietów jest wspierane. Jednak niektóre funkcje nie działają poprawnie, więc osiągnięcie dopracowanego wyniku na poziomie produkcyjnym jest albo bardzo trudne, albo niemożliwe. (np. komponent Data Grid o pełnej szerokości nie działa, więc użytkownicy mrużą oczy nad małym tekstem). Uzyskanie wsparcia jest praktycznie niemożliwe, a fora dla klientów są niespójne i czasami wrogie.
5. Shiny for Python (najlepszy do prototypowania aplikacji internetowych)
Shiny for Python pomaga programistom prototypować interaktywne aplikacje internetowe i tworzyć proste wizualizacje w ciągu kilku godzin. Sprawia, że tworzenie aplikacji jest łatwe dla programistów R, którzy niekoniecznie są ekspertami w tworzeniu stron internetowych.
To, co czyni Shiny lepszym od Streamlit, to jego reaktywne wykonanie. Shiny nie renderuje aplikacji po zmianie danych wejściowych. Zamiast tego śledzi powiązania między komponentami, aby minimalnie renderować te, które wymagają aktualizacji. W ten sposób przyspiesza tworzenie aplikacji i poprawia ogólne wrażenia użytkownika.
Najlepsze funkcje Shiny
- Twórz aplikacje z łatwością, korzystając z gotowych szablonów podstawowych aplikacji, pulpitów, wprowadzania danych i aktualizacji strumieniowych
- Twórz układy aplikacji przy użyciu szerokiego zakresu komponentów, w tym pasków nawigacyjnych, pasków bocznych, zakładek, paneli, kart i układaj elementy tak, jak lubisz
- Automatycznie aktualizuj dane wyjściowe na podstawie danych wejściowych użytkownika i twórz dynamiczne interfejsy użytkownika za pomocą programowania reaktywnego
Ograniczenia Shiny
- Integracje Shiny mogą być początkowo złożone i kłopotliwe
- Zbyt skomplikowane do tworzenia prostych pulpitów lub cykli pracy BI
- Wdrażanie aplikacji jest kłopotliwe, ponieważ większość opcji wdrażania jest dostępna w płatnych planach
Błyszczące ceny
- Shiny to platforma open-source, z której można korzystać za darmo. Wdrażanie aplikacji Shiny wymaga jednak korzystania z jej darmowych lub płatnych usług hostingowych
Oceny i recenzje Shiny
- G2: Za mało recenzji
- Capterra: Za mało recenzji
Co użytkownicy mówią o Shiny for Python?
Ogólnie rzecz biorąc, mieliśmy świetne doświadczenia z wykorzystaniem Shiny w niektórych naszych projektach analitycznych. Ograniczając jego użycie do właściwych przypadków użycia, jesteśmy w stanie wykorzystać jego elastyczność i względną łatwość użycia dla programistów R, którzy niekoniecznie są dobrzy w tworzeniu stron internetowych.
Ogólnie rzecz biorąc, mieliśmy świetne doświadczenia z wykorzystaniem Shiny w niektórych naszych projektach analitycznych. Ograniczając jego użycie do właściwych przypadków użycia, jesteśmy w stanie wykorzystać jego elastyczność i względną łatwość użycia dla programistów R, którzy niekoniecznie są dobrzy w tworzeniu stron internetowych.
💡 Pro Tip: Użyj pakietu "shiny. react", aby użyć dynamicznych komponentów biblioteki React do tworzenia dynamicznych aplikacji i interaktywnych wizualizacji danych.
6. Deepnote (najlepsze do współpracy nad kodem w czasie rzeczywistym)
Deepnote jest dla tych, którzy szukają przyjaznych dla użytkownika, skoncentrowanych na współpracy i opartych na AI alternatyw Streamline. Jest to prosta, solidna platforma, która pozwala zespołom zajmującym się nauką danych współpracować i edytować notatniki jednocześnie, zwiększając wydajność zespołu.
Najbardziej użyteczną rzeczą w Deepnote jest jego rama oparta na chmurze, która pomaga pracować nad pulpitami projektów z dowolnego miejsca i udostępniać wyniki innym. Ponadto integracja AI pomaga tworzyć analityczne aplikacje internetowe z inteligentnym zakończeniem kodu, automatycznym czyszczeniem danych i różnymi technikami, takimi jak dostrajanie hiperparametrów i wybór funkcji.
Najlepsze funkcje Deepnote
- Praca z wieloma osobami nad notebookiem w czasie rzeczywistym dzięki wbudowanej kontroli wersji i komentowaniu
- Twórz i wdrażaj interaktywne aplikacje danych bezpośrednio z notebooków oraz udostępniaj wgląd i raportowanie zespołom
- Niestandardowe środowiska poprzez określenie bibliotek i zależności w celu optymalizacji wydajności aplikacji
Limity Deepnote
- Nawet niewielkie zmiany funkcji w bloku kodu wymagają uruchomienia całego notatnika, co czyni ten proces żmudnym i uciążliwym
- Długi czas ładowania większych projektów i częste awarie, które mogą zakłócać cykl pracy
Ceny Deepnote
- Free
- Teams: 59 USD za redaktora/miesiąc
- Enterprise: Niestandardowe ceny
Oceny i recenzje Deepnote
- G2: 4. 5/5 (220+ opinii)
- Capterra: Za mało recenzji
Co użytkownicy mówią o Deepnote?
Uwielbiam interfejs użytkownika Deepnote. Sprawia, że praca z małymi i średnimi zbiorami danych jest bardzo łatwa i dodaje przydatne funkcje współpracy. Ich podejście "App" do wewnętrznych pulpitów przypomina mi Retool i jest fantastyczną funkcją do dzielenia się spostrzeżeniami wygenerowanymi z nietechnicznymi członkami zespołu bez czasochłonnych przygotowań (wklejanie wygenerowanych wykresów do PowerPointa lub podobnych). Jednak w przypadku bardzo małych zestawów danych, zwłaszcza jeśli współpraca nie jest potrzebna, Deepnote może być odrobinę zbyt ciężki, a uruchamianie Jupytera (lub podobnego narzędzia) lokalnie omija potrzebę udostępniania danych za pośrednictwem API lub ich wcześniejszego przesyłania.
Uwielbiam interfejs użytkownika Deepnote. Sprawia, że praca z małymi i średnimi zbiorami danych jest bardzo łatwa i dodaje przydatne funkcje współpracy. Ich podejście "App" do wewnętrznych pulpitów przypomina mi Retool i jest fantastyczną funkcją do dzielenia się spostrzeżeniami wygenerowanymi z nietechnicznymi członkami zespołu bez czasochłonnych przygotowań (wklejanie wygenerowanych wykresów do PowerPointa lub podobnych). Jednak w przypadku bardzo małych zestawów danych, zwłaszcza jeśli współpraca nie jest potrzebna, Deepnote może być odrobinę zbyt ciężki, a uruchamianie Jupytera (lub podobnego narzędzia) lokalnie omija potrzebę udostępniania danych za pośrednictwem API lub ich wcześniejszego przesyłania.
Czytaj więcej: Najlepsze alternatywy React dla programistów frontendowych
📮ClickUp Insight: 37% pracowników wysyła notatki lub protokoły ze spotkań w celu śledzenia elementów działań, ale 36% nadal polega na innych, fragmentarycznych metodach.
Bez ujednoliconego systemu do przechwytywania decyzji, kluczowe informacje, których potrzebujesz, mogą zostać zakopane w czatach, e-mailach, arkuszach kalkulacyjnych, a nawet innych narzędziach. ClickUp umożliwia natychmiastowe przekształcanie konwersacji w wykonalne zadania we wszystkich zadaniach, czatach i dokumentach - zapewniając, że nic nie umknie uwadze.
7. Mercury Framework (najlepszy dla użytkowników Jupyter Notebook)
Ramy aplikacji internetowych Mercury są przeznaczone przede wszystkim dla użytkowników Jupyter Notebook. Korzystając z platformy, nie musisz przepisywać analizy danych z notatników Jupyter na skrypty Python.
Funkcje wizualizacji danych pomagają analizować i interpretować dane. Narzędzie posiada również solidny zestaw funkcji do tworzenia interaktywnych aplikacji, stron internetowych, aplikacji internetowych typu full-stack, raportowania i pulpitów. Ponadto można użyć OutputDir do pobierania plików notatników i eksportowania notatników PDF/HTML.
Najlepsze funkcje Mercury Framework
- Tworzenie dynamicznych interfejsów użytkownika z zakresem interaktywnych widżetów, takich jak suwaki, listy rozwijane, pola tekstowe itp.
- Dostęp do kontroli na poziomie komórki w celu monitorowania ponownie wykonywanych komórek podczas modyfikacji aplikacji w celu optymalizacji wydajności
- Użyj kontroli dostępu, aby zapewnić bezpieczeństwo aplikacji dzięki wbudowanemu uwierzytelnianiu
Limity Mercury Framework
- Mercury ma niestandardowe możliwości w ograniczonym zakresie
- Dla użytkowników innych niż Jupyter, korzystanie z Mercury może wymagać szkolenia
- Zaprojektowany do pracy z notatnikami Jupyter, które mogą nie być odpowiednie dla samodzielnych aplikacji internetowych
Ceny Mercury Framework
- Mercury to darmowa platforma typu open source. Oferuje jednak darmowe i płatne plany wdrażania aplikacji
Plany w chmurze Mercury:
- Starter: Free
- Pro: 49 USD/miesiąc
- Business: 149 USD/miesiąc
Plany hostowane samodzielnie:
- Free
- Komercyjne: $1000/rok
- Enterprise: $10,000/rok
Oceny i recenzje Mercury Framework
- G2: Brak dostępnych recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
Czytaj więcej: 10 alternatyw i konkurentów Jupyter Notebook
8. Taipy (najlepsza do wizualizacji danych)
Podobnie jak oprogramowanie do pulpitów, Taipy ma potężne narzędzia do wizualizacji danych, które pomagają tworzyć interaktywne pulpity przy użyciu tabel, wykresów, map i wykresów. Jest to skalowalna platforma, która obsługuje złożone aplikacje wymagające wysokiej wydajności.
Podczas gdy Streamlit służy głównie do prototypowania, Taipy jest zbudowany zarówno do prototypowania, jak i wydajności. Uruchamia front-end i back-end na oddzielnych wątkach, dzięki czemu aplikacja nie ulega awarii, gdy w tle działają aplikacje.
Najlepsze funkcje Taipy
- Korzystaj z zaawansowanych funkcji wizualizacji danych, aby prezentować wgląd w dane na różne sposoby
- Dostosowywanie aplikacji i pulpitów za pomocą gotowych lub niestandardowych motywów
- Integracja z Taipy Studio w celu uzyskania dostępu do edytora graficznego
- Uruchamianie ciężkich zadań w tle bez spowalniania bieżącego cyklu pracy
Limity Taipy
- Taipy Cloud ma pewne usterki związane z przesyłaniem, a ponowne renderowanie stron jest powolne
- Będąc stosunkowo nowym, Taipy nie ma zasobów, które pomogłyby użytkownikom w pełni wykorzystać platformę
Ceny Taipy
- Taipy to darmowa biblioteka o otwartym kodzie źródłowym. Oferuje ona jednak również niestandardowe plany biznesowe i Enterprise Plan
Oceny i recenzje Taipy
- G2: Brak dostępnych recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
📖 Czytaj więcej: Szukasz więcej narzędzi do tworzenia niestandardowych pulpitów projektów? Sprawdź te alternatywy Softr do tworzenia pulpitów projektów
9. Datalore (najlepsze do wspomagania kodu AI)
Datalore firmy JetBrains to inteligentna, oparta na współpracy platforma do wizualizacji i analizy danych. Łączy w sobie Jupyter Notebooks z pomocą kodu AI, który pomaga zakończyć kody i tworzyć interaktywne pulpity dla przypadków użycia w biznesie.
Datalore umożliwia menedżerom środowisk dostosowanie niestandardowych środowisk i interaktywnych elementów sterujących do tworzenia dynamicznych pulpitów i aplikacji. Może być również hostowany w prywatnej chmurze lub lokalnie, zaspokajając dodatkowe potrzeby w zakresie dostosowywania i bezpieczeństwa.
Najlepsze funkcje Datalore
- Korzystaj z inteligentnej pomocy w kodowaniu dla Python, Scala, Kotlin i R, aby tworzyć różne aplikacje
- Przekształcanie notebooków w interaktywne historie danych i udostępnianie statycznych lub interaktywnych raportów interesariuszom
- Współpracuj nad kodem ze swoim zespołem w czasie rzeczywistym i udostępniaj notatniki za pomocą połączonych linków lub zaproszeń e-mail
Limity Datalore
- Według kilku użytkowników, Datalore ma limit pamięci masowej, co skutkuje utratą danych podczas pracy z dużymi zbiorami danych
- Oprogramowanie ma błędy i wymaga ponownego uruchomienia
Ceny Datalore
- Cloud Free
- Chmura: 35 USD za użytkownika/miesiąc
- Lokalnie: Niestandardowe ceny
Oceny i recenzje Datalore
- G2: Za mało recenzji
- Capterra: Za mało recenzji
Co użytkownicy mówią o Datalore?
Jest dobry, szczególnie do zarządzania pakietami i raportowania. Wymaga jednak precyzyjnego zarządzania uprawnieniami do udostępniania notebooków i raportowania, myślę, że większość firm z sektora Enterprise tego wymaga.
Jest dobry, szczególnie do zarządzania pakietami i raportowania. Wymaga jednak precyzyjnego zarządzania uprawnieniami do udostępniania notebooków i raportowania, myślę, że większość firm z sektora Enterprise tego wymaga.
10. PixelFree Studio (najlepsze dla użytkowników Figma)
PixelFree Studio to niskokodowa platforma do tworzenia aplikacji, która płynnie przekształca projekty w zrozumiałe kody. Dzięki PixelFree możesz generować kod PRO w sześciu językach programowania - HTML5, React, Vue, Angular, C# dla aplikacji komputerowych i #C dla aplikacji internetowych, aby dopasować go do zamierzonego projektu aplikacji.
Ponadto można je hostować z dowolnego miejsca bez zależności od bibliotek lub frameworków, co pomaga wdrożyć bardziej elastyczny proces programowania.
Najlepsze funkcje PixelFree Studio
- Szybki import projektów Figma i automatyzacja konwersji projektów na kody czytelne dla człowieka
- Generowanie natywnych kodów pasujących do wizualnego projektu aplikacji
- Współpraca z zespołem nad kodem w czasie rzeczywistym
Limity PixelFree Studio
- Oprogramowanie w dużym stopniu opiera się na Figma do importowania projektów. W związku z tym użytkownicy nie korzystający z Figmy mogą uznać je za mniej dostępne
- Bez bibliotek i frameworków, PixelFree może nie mieć wbudowanych komponentów dla aplikacji i pulpitów
Ceny PixelFree Studio
PixelFree Studio ma oddzielne plany dla licencji pojedynczych i biznesowych. Oto plany dla licencji biznesowych.
- 49,95 USD/miesiąc
- 499 USD/rok
- Niestandardowe ceny dla rozwiązań Enterprise
Oceny i recenzje PixelFree Studio
- G2: Brak dostępnych recenzji
- Capterra: Brak dostępnych recenzji
📖 Czytaj więcej: Rozdzielenie obaw w aplikacjach Flutter
Inne narzędzia do tworzenia interaktywnych aplikacji danych
Streamlit i większość alternatyw Streamlit koncentruje się na kodzie. Wymagają wiedzy technicznej do wizualizacji danych. To limituje ich dostęp dla użytkowników nietechnicznych.
Wizualizacja danych nie musi być jednak aż tak skomplikowana.
ClickUp to wszechstronne, bezkodowe narzędzie do interaktywnej aplikacji danych, które ułatwia interpretację danych. Jego infrastruktura klasy Enterprise wspiera wizualizację i analizę dużych zbiorów danych, pomagając w podejmowaniu świadomych decyzji.
Wizualizacja danych za pomocą niestandardowych pulpitów
Twórz rozbudowane, interaktywne pulpity ClickUp, które dają interesariuszom spojrzenie na bieżący proces, cele, nadchodzące zadania, priorytety, ulepszenia i inne szczegóły. Dodawaj widżety, wykresy i grafy, paski postępu, tabele itp., aby zapewnić widok z lotu ptaka na wszystko - od wydajności zespołu po ważne wskaźniki rozwoju.
Chcesz dowiedzieć się więcej o korzystaniu z ClickUp Dashboards? Obejrzyj to wideo. 👇
Zwiększ wydajność dzięki integracji danych
Połącz się z ponad 1000 integracji ClickUp, od Figma po GitHub, aby importować dane, usprawnić procesy i uzyskać dostęp do wszystkich cykli pracy bez konieczności zmiany platformy. Natywne integracje ClickUp umożliwiają połączenie platformy z istniejącym stosem technologicznym w celu płynnego działania.
Śledzenie interakcji oprogramowania za pomocą diagramów kontekstowych
Wizualizuj złożone relacje systemowe za pomocą Tablic ClickUp. Używaj linii oznaczonych różnymi kolorami do rozróżniania interakcji, dodawaj szczegółowe notatki dla każdego punktu połączenia i wprowadzaj zmiany w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsu "przeciągnij i upuść".
Współpracuj ze swoim zespołem nad diagramami kontekstowymi i twórz zadania ClickUp bezpośrednio z komponentów diagramu. Możesz również skorzystać z szablonów diagramów kontekstowych ClickUp, aby przyspieszyć ten proces.
Czytaj więcej: Najlepsze alternatywy i konkurenci Draw.io/Diagrams.net
Analizuj trendy za pomocą AI
Automatyzacja analizy zbiorów danych i uzyskanie wglądu opartego na AI dzięki ClickUp Brain. Wyodrębnia kluczowe wzorce, identyfikuje korelacje i generuje podsumowania złożonych zestawów danych. Możesz poprosić AI o wyjaśnienie trendów danych prostym językiem dla lepszej przejrzystości. Dodatkowo możesz generować raporty, otrzymywać sugestie oparte na historycznych trendach i identyfikować anomalie, zanim wpłyną one na Twój projekt.
Współpraca z interesariuszami w czasie rzeczywistym
Wykorzystaj ClickUp Docs i ClickUp Chat do współpracy nad projektami aplikacji, kodem, diagramami kontekstowymi i cyklami pracy. Podczas gdy ClickUp Docs może pomóc w scentralizowaniu zasobów związanych z tworzeniem aplikacji, żądań funkcji i opinii, jego funkcja czatu może usprawnić komunikację między członkami zespołu, dzięki czemu nikt niczego nie przegapi.
Usprawnienie cyklu pracy i automatyzacja rutynowych zadań
Skorzystaj z ponad 100 niestandardowych szablonów automatyzacji ClickUp do zarządzania rutynowymi zadaniami, analizowania danych, tworzenia standardowych raportów i zarządzania projektami. Możesz automatyzować cykle pracy deweloperskiej, takie jak przegląd kodu, zatwierdzanie projektów, wysyłanie powiadomień o zakończeniu przeglądu, tworzenie list kontrolnych wdrażania i nie tylko.
Biorąc pod uwagę wszystkie funkcje ClickUp, pewnie zastanawiasz się nad planami cenowymi. Oto krótkie spojrzenie na ceny ClickUp.
Uzyskaj najlepszą alternatywę Streamlit do wizualizacji danych i tworzenia aplikacji
Streamlit świetnie nadaje się do tworzenia aplikacji skoncentrowanych na danych. Jeśli jednak szukasz narzędzi do tworzenia bardziej dynamicznych i interaktywnych aplikacji lub pulpitów, rozważ naszą listę alternatyw Streamlit.
Chociaż wszystkie alternatywy są dobre, służą określonym celom. Na przykład, wybierz Taipy dla lepszych operacji Front-end i Back-end, Dash dla zaawansowanych funkcji interaktywności i Gradio do tworzenia wersji demonstracyjnych.
Podobnie, jeśli potrzebujesz narzędzia do wizualizacji danych, które jest proste, ale wyposażone w potężne funkcje, rozważ ClickUp. Umożliwia on widok i analizę danych za pomocą niestandardowych pulpitów, automatyzację cyklu pracy i wydobywanie kluczowych spostrzeżeń za pomocą AI, współpracę w czasie rzeczywistym i integrację z ponad 1000 narzędzi.
Chcesz dowiedzieć się więcej o ClickUp? Zarejestruj się za Free!