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用Python构建仪表盘应用的最佳工具

2020/12/5 10:42:07 文章标签:

为正确的项目选择正确的工具 数据分析的重要部分是沟通,我们需要以一种易于理解的方式来传播信息,以交流,突出显示和可视化关键区域。 仪表板(Dashboard)使您的数据可视化更上一层楼。他们连接了不同的可视化组件&am…

为正确的项目选择正确的工具

数据分析的重要部分是沟通,我们需要以一种易于理解的方式来传播信息,以交流,突出显示和可视化关键区域。

仪表板(Dashboard)使您的数据可视化更上一层楼。他们连接了不同的可视化组件,并制作了一个完整而集成的数据可视化故事。Web应用程序仪表板还允许用户与数据进行交互,从而使他们可以查看和调整他们想要的内容。

在Python中创建仪表板从未如此简单。我们有几个仪表板工具可供使用,以制作连贯的数据可视化故事,而无需使用Tableau或Power BI之类的传统仪表板工具。

在本文中,我将列出Python中四种最受欢迎的仪表板工具,我将重点介绍它们的应用场景,功能和学习曲线。

本文来自《数据黑客》,登录官网可阅读更多精彩资讯和文章。

1. Streamlit

在这里插入图片描述

您要使用Python快速创建仪表板吗?Streamlit是您的最佳选择。

Streamlit通过易于使用的API和持续的功能开发彻底革新了创建Web应用程序的过程。直到去年10月,这个开源工具才被公布,毫无疑问,它在数据科学界的普及迅速增长。

如今,Streamlit通过最近引入的streamlit component增强了更多功能,开发人员社区在其中添加了新功能。

借助Streamlit的新一键式部署服务(Beta版本),共享和部署Streamlit应用程序也变得非常容易。现在,您可以开发和创建Web应用程序和仪表板,并在数分钟而不是数天的时间内部署它们,这要归功于Streamlit。

我喜欢streamlit的是,它在此列表中具有所有Python Dashboard创建工具中最短的学习曲线。它提供了出色的文档和简单的API,并允许您使用更少的纯Python代码来开发应用程序。

简而言之,Streamlit使您能够专注于重要的事情,而不用考虑要用于项目的前端和后端技术堆栈。

2. Panel

您是否要使用声明式和反应式编程在Pure Python中创建功能强大且高级的仪表板?Panel是您最好的选择。

Panel是一个开放源代码的Python库,您可以通过将用户定义的小部件连接到绘图,图像,表格或文本来创建自定义的交互式Web应用程序和仪表板。

虽然可以在Jupyter notebook中使用Streamlit,但我们主要使用Python脚本。如果您最喜欢的数据科学工具是Jupyter Notebook,则Panel为所有绘图库提供广泛的支持。

学习曲线比Streamlit陡峭,但是,使用较少的带有小部件和参数的代码在Panel中创建交互式Web应用程序很简单。

在Panel中部署和共享Web应用程序和仪表板很容易。您可以在Jupyter Notebook中显示仪表板,将其呈现为Ipywidgets,从命令行运行它,或使用诸如Heroku,MyBinder或其他云平台进行部署。

3. Voilà

在这里插入图片描述

您想快速将Jupyter Notebook变成独立的Web应用程序吗? Voilà是最好的选择。

Voilà — 带有交互式小部件的实时Jupyter Notebook渲染。

Voilà主要是Jupyter本地渲染工具。但是,您可以使用Ipywidget在Jupyter Notebook中使用小部件创建交互式报告。您还可以使用Viola将笔记本上的所有内容渲染到仪表板中。

快速将Jupyter Notebook部署到仪表板是Viola的强项,也是其缺点。您可以使用Voilà制作连贯的仪表板,但这需要您在Jupyter Notebook中相应地格式化实验和代码,或者隐藏未使用的代码。

4. Plotly Dash

您是否需要用Python搭建更高级和适用于生产环境的仪表板?Plotly Dash可以满足您的需求。

Plotly Dash专注于生产环境和企业级仪表板的创建,而且还提供Python,R和Julia的开源接口。这是此列表中最成熟的选项。

尽管Dash仅需几个小时即可使用全栈和DevOps工具来构建和部署Web应用程序,但它具有最陡峭的学习曲线。

随着Plotly Express的引入,情况发生了变化 – 它提供了简单易用的高级API,允许使用Plotly Libary创建图形。Plotly Express库是我最喜欢的Python数据可视化工具之一。

在本地环境中部署Plotly仪表板很容易,如果需要在外部共享它,则需要将其部署到服务器。

结论

仪表板工具的选择取决于您的项目需求。Streamlit是快速创建仪表板应用程序的通用选择,如果您的网页App以数据分析和可视化为核心,它可能是最好的工具。Viola和Panel主要为Jupyter Notebook服务,您可以将它们与您喜欢的任何绘图库结合使用。最后,将Plotly Dash用于创建更高级的仪表板。

来源:Medium
作者:Abdishakur
翻译校对:数据黑客
原文标题:The best tools for Dashboarding in Python

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