Options for Dashboards with Python
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Este documento describe varias herramientas para crear paneles y aplicaciones web interactivas en Python, incluyendo Panel, Dash, Voilá, ipywidgets, Bokeh y Streamlit. Streamlit se eligió para la demostración debido a su buena integración con otras bibliotecas de Python, su simplicidad y porque se basa únicamente en código Python sin necesidad de HTML o CSS.
Options for Dashboards with Python
- 2. www.stratebi.com 2 Introducción En la mayoría de ocasiones, después de hacer un cálculo, queremos mostrar de forma sencilla algún resultado de tal forma que cualquiera lo pueda visualizar. Sin embargo, a veces el resultado no es algo sencillo y queremos proporcionar herramientas para que otros puedan “juguetear” los datos y que vean actualizaciones de forma interactiva. ¿Qué opciones existen?
- 3. www.stratebi.com 3 Alternativas • Panel • Dash • Voilá • ipywidgets • Bokeh • Streamlit
- 4. www.stratebi.com 4 PANEL Panel es una biblioteca de Python de código abierto que le permite crear aplicaciones web interactivas personalizadas y paneles conectando widgets definidos por el usuario a gráficos, imágenes, tablas o texto.
- 6. www.stratebi.com 6 DASH Dash es un marco de Python para crear aplicaciones web analíticas. No se requiere JavaScript. Construido sobre Plotly.js, React y Flask, Dash vincula elementos modernos de la interfaz de usuario como menús desplegables, controles deslizantes y gráficos directamente a su código analítico de Python.
- 8. www.stratebi.com 8 VOILÀ Voilà se puede utilizar como una aplicación independiente o como una extensión de servidor Jupyter. Voilà se puede usar para ejecutar, convertir y servir una computadora portátil Jupyter como una aplicación independiente. También puede usar Voilà desde un servidor Jupyter (por ejemplo, después de ejecutar jupyter lab o jupyter notebook).
- 10. www.stratebi.com 10 IPYWIDGETS Ipywidgets (también conocido como Jupyter Widgets) permite a los usuarios de Python trabajar con widgets personalizados y crear aplicaciones y paneles desde Python, tanto en portátiles Jupyter como en servidores independientes (cuando se combina con Voila). Los ordenadores portátiles cobran vida cuando se utilizan widgets interactivos. Los usuarios obtienen el control de sus datos y pueden visualizar cambios en los datos.
- 12. www.stratebi.com 12 BOKEH Python tiene un ecosistema increíble de potentes herramientas de análisis: NumPy, Scipy, Pandas, Dask, Scikit-Learn, OpenCV y más. Con una amplia gama de widgets, herramientas de trazado y eventos de IU que pueden activar devoluciones de llamada reales de Python, el servidor Bokeh es el puente que le permite conectar estas herramientas a visualizaciones interactivas y ricas en el navegador.
- 14. www.stratebi.com 14 STREAMLIT La diferencia clave de Streamlit con respecto a esas otras herramientas es que con Streamlit, todo el archivo fuente de Python se vuelve a ejecutar de manera efectiva cada vez que un widget cambia de valor, lo que tiene la ventaja de no permitir la ejecución confusa y desordenada de las celdas del notebook, y también puede simplificar la razón sobre el estado en general. Es bastante sencillo de usar. Todo es código Python y la parte de la aplicación es muy pequeña, el resto del código es el análisis normal que se haría para obtener el gráfico.
- 19. www.stratebi.com 19 CONCLUSIONES Para esta primera demo nos hemos decantado por utilizar Streamlit como herramienta base para la creación de un dashboard, por su buena integración con diferentes librerías, su simplicidad, y porque su creación se basa puramente en código Python, no hace falta HTML o CSS.
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