Сложность в построении приборной панели

Для меня сложность возникает при создании дашборда сайта на Python. Несмотря на то, что существует буквально множество шаблонов дашбордов от начальной загрузки D3 до графических шаблонов для начала работы.

Когда вы захотите настроить его в соответствии с вашими потребностями, это может вызвать проблемы, из-за постоянно растущего количества интерфейсных технологий в вашем распоряжении.

Если вы, как и большинство разработчиков, обладаете навыками анализа данных и представления истории на их основе, то использование библиотек визуализации данных может помочь ускорить процесс создания вашей информационной панели для представления данных.

Библиотеки визуализации данных для дашборда

До сих пор я использовал две библиотеки визуализации данных для создания панели инструментов на Python. А именно Dash от Plotly, в котором есть довольно зрелая библиотека визуализации данных и красивые интерактивные диаграммы. Но у нее много шаблонного кода.

Вторая библиотека с которой я работал –  Streamlit. Она предлагает такие функции, как сторонняя интеграция диаграмм и возможности кэширования данных, а также использование уценки для создания вашей информационной панели.

Вывод

Несмотря на простоту использования этих библиотек информационных панелей, они помогают создавать информационные панели без необходимости изучения или построения с использованием интерфейсных веб-технологий.

Я обнаружил, что это не отменяет необходимости анализа данных или визуализации данных с использованием графических библиотек, таких как Bokeh , Plotly или Matplotlib .