Топ-5 библиотек фронтенда Python для Data Science - UPROGER

В Python существует множество фронтенд-библиотек, каждая из которых имеет свои уникальные преимущества и недостатки. Какую из них выбрать?

Будь вы Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer или Python разработчиком – вы должны знать хотя бы одну фронтенд-библиотеку. Она может помочь вам во многом – в создании домашних проектов, в становлении full-stack разработчика, в создании дашбордов и даже в повседневной жизни.

В этой статье я расскажу о 5 различных фронтенд-библиотеках, каждая из которых имеет свои уникальные особенности, преимущества и недостатки.

1. Streamlit

Топ-5 библиотек фронтенда Python для Data Science

Начнем с самого популярного фронтенд-фреймворка для науки о данных.

Streamlit – это Python-фреймворк с открытым исходным кодом. Он позволяет пользователям быстро и легко создавать интерактивные приложения для работы с данными, что делает его особенно полезным для специалистов по исследованию данных и инженеров машинного обучения, которые могут не обладать обширными знаниями в области веб-разработки.

С помощью Streamlit разработчики могут создавать привлекательные пользовательские интерфейсы и делиться ими, а также развертывать модели, не требуя глубокого опыта и знаний в области front-end. Фреймворк бесплатный, полностью на языке Python и с открытым исходным кодом, что позволяет создавать доступные для совместного использования веб-приложения за считанные минуты.

Если вы хотите создать быстрый прототип, SaaS, аналитическую панель или просто проект для учебы – Streamlit станет отличной идеей. Работа с ним не займет много времени, есть множество готовых шаблонов, и вы сможете закончить свой фронтенд за считанные минуты. Кроме того, им очень легко поделиться.

Однако эта библиотека не будет хорошим решением, если вам нужно что-то масштабируемое или что-то большое с множеством функций. Streamlit больше ориентирована на простые, одностраничные сайты, демонстрирующие одну конкретную функцию, поэтому создавать с ее помощью социальную сеть или стартап не рекомендуется.

Кроме того, многие пользователи говорят, что Streamlit очень сложно настроить. Если вы захотите добавить что-то новое, чего нет в документации, это будет непростой задачей.

https://github.com/streamlit/streamlit

2. Solara

Solara позволяет создавать веб-приложения на чистом Python с помощью ipywidgets или React-подобного API поверх ipywidgets. Эти приложения работают как внутри Jupyter Notebook, так и в качестве самостоятельных веб-приложений с помощью таких фреймворков, как FastAPI.

С Solara вы получаете преимущества парадигмы, которая способствует развитию компонентного кода и упрощает управление состояниями, делая процесс разработки более эффективным, а приложения – более поддерживаемыми.

Solara предоставляет вам доступ ко всем возможностям экосистемы Python. Это означает, что вы можете продолжать использовать свои любимые библиотеки, расширяя возможности веб-разработки.

Так что если вы хотите разработать большой и масштабируемый веб-сайт или несколько виджетов для вашего python-блокнота, Solara – это то, что вам нужно.

Минусы, однако, таковы: Solara не так популярна (по сравнению, например, с streamlit), поэтому вам будет сложнее найти ответ на проблему или найти несколько шаблонов для начала. Некоторые пользователи также жалуются на документацию. Наконец, с ним будет сложнее разрабатывать, так как вам придется знать, как использовать состояния и управлять кодом, основанным на компонентах.

https://github.com/widgetti/solara

3. Trame

Trame – это платформа с открытым исходным кодом, которая упрощает создание интерактивных и визуально ошеломляющих веб-приложений при минимальных знаниях в области веб-разработки или технологий. Она основана на Python и использует такие платформы, как VTK, ParaView и Vega, для создания веб-приложений за считанные минуты.

Trame предоставляет высокоуровневый фреймворк для создания реактивных веб-приложений с поддержкой состояния. Его можно использовать локально, как любое настольное приложение, а также развернуть в облаке или на локальном компьютере для доступа к большим и/или конфиденциальным данным. Trame обладает множеством встроенных возможностей за счет использования существующих библиотек и инструментов, таких как Vuetify, Altair, Vega, Deck, VTK, ParaView и других.

Trame позволяет создавать интерактивные приложения для обработки данных с богатой визуализацией, не переходя на другие языки или технологии. Несколько доступных макетов позволят вам создать приложение в кратчайшие сроки. Trame также позволяет выбирать между рендерингом на стороне сервера и на стороне клиента, а также использовать гибридные подходы.

Таким образом, Trame – это то, что вам нужно, если вы хотите создать научно-ориентированные приложения с интерактивными, сложными визуализациями и симуляциями (даже в 3D!). Он многоплатформенный, предоставляет множество полезных функций и в целом выглядит эстетично.

К сожалению, есть и минусы. Trame – довольно новый фреймворк, поэтому у него еще нет большого сообщества. Кроме того, он все еще находится в разработке, поэтому могут возникнуть некоторые проблемы или ошибки. Наконец, потребуется некоторое время, чтобы по-настоящему вникнуть в него и понять все концепции.

https://github.com/Kitware/trame

4. ReactPy

ReactPy – это пакет Python для создания пользовательских интерфейсов (UI) без JavaScript. Он позволяет разработчикам создавать интерфейсы с помощью небольших многократно используемых компонентов, подобно ReactJS. Интерфейсы на ReactPy можно создавать для различных бэкендов, таких как Flask, FastAPI, Sanic, Tornado, Django, Jupyter и Plotly-Dash.

В принципе, все, что можно создать в ReactJS, можно создать и в ReactPy. Большинство функций React, таких как управление состояниями, хуки, компоненты и другие, уже реализованы в ReactPy.

Поэтому, если вы знакомы с ReactJS и хотите, чтобы бэкенд и фронтенд были на одном языке, ReactPy – лучший выбор. В противном случае ReactPy – это просто хорошая библиотека для написания многостраничных сайтов, целевых страниц и других вещей, для которых вы обычно используете HTML/CSS/JS.

Главный недостаток ReactPy в том, что она довольно новая, поэтому у нее нет большого сообщества – то есть у вас не будет сотен библиотек, как в ReactJS. Кроме того, он все еще находится в разработке, поэтому могут возникнуть некоторые ошибки, а некоторые функции могут быть недоработаны/не работать должным образом.

https://github.com/reactive-python/reactpy

5. PyQt

PyQt – это привязка к Python кроссплатформенного набора GUI-инструментов, реализованная в виде плагина Python. В первую очередь он служит мощным модулем графического интерфейса, легко интегрируя надежный кроссплатформенный фреймворк Qt C++ с гибким языком программирования Python.

Он состоит из нескольких модулей, каждый из которых предназначен для выполнения определенных задач, например QtCore для основных функций, не связанных с графическим интерфейсом, и QtGui для функций графического интерфейса. PyQt широко используется для разработки графических приложений благодаря современной коллекции виджетов и совместимости с различными операционными системами, включая Windows, Unix, Linux, macOS, iOS и Android.

Если вам нужно десктопное приложение для любой из вышеперечисленных ОС, PyQt – один из лучших вариантов. Он предоставляет обширный набор виджетов, хорошо настраивается и следует всем соглашениям Python, что делает его простым в работе. Кроме того, он поддерживает мультимедиа, например видео и аудио.

К сожалению, PyQt требует дополнительных шагов при установке, что делает его более сложным для установки, чем другие библиотеки. Кроме того, если ваше приложение не с открытым исходным кодом, вам придется заплатить за коммерческую лицензию. Наконец, чтобы правильно создавать приложения с помощью PyQt, требуется некоторое время, чтобы понять, как работают все виджеты и функции.

https://github.com/reactive-python/reactpy

Заключение

Мы изучили пять ведущих фронтенд-фреймворков на Python, каждый из которых имеет свои сильные стороны и сферы применения. Для быстрого и простого создания прототипов вам подойдет Streamlit. Для масштабируемости корпоративного уровня подойдет Solara. Если ваша цель – симуляция и сложные 3D-визуализации, Trame – эксперт. Для разработки сайтов на ReactJS идеально подойдет ReactPy. А для кроссплатформенных настольных приложений – PyQt.

Благодаря этому обзору вы сможете без труда выбрать фреймворк, который идеально впишется в ваши начинания в области науки о данных. Счастливого кодинга!

Полезные ссылки: