Eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der sich in wenigen Minuten schöne, benutzerdefinierte Webanwendungen für maschinelles Lernen und Data Science erstellen und gemeinsam nutzen lassen.
Streamlit
- Python
- 2D-Grafiken, KI und maschinelles Lernen, Automatisierung, Datenanalyse, Simulation
- Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Künstliche Intelligenz (KI), Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Open Source, Software, Software als Dienstleistung (SaaS), Benutzeroberfläche (UI)
Merkmale:
- Schnelle Web-App-Entwicklung aus Python-Skripten, interaktive Widgets (Schieberegler, Schaltflächen, Texteingabe, Dateiuploader usw.), automatische UI-Generierung, Datenvisualisierung (Integration mit Matplotlib, Plotly, Altair usw.), Caching für mehr Leistung, Live-Code-Updates, einfache Bereitstellungsoptionen (Streamlit Sharing, Docker), keine HTML-/CSS-/JavaScript-Kenntnisse für einfache Anwendungen erforderlich
Preisgestaltung:
- Freemium
- Extrem einfache Umwandlung von Python-Skripten in interaktive Webanwendungen, ermöglicht schnelles Prototyping und die gemeinsame Nutzung von Data-Science-Projekten, eignet sich hervorragend für die Erstellung von Dashboards und ML-Modelldemos, aktive Community und wachsendes Ökosystem, Streamlit-Sharing-Plattform für kostenlose Bereitstellung (mit Einschränkungen).
- Weniger flexibel für hochgradig angepasste UI/UX im Vergleich zu vollständigen Web-Frameworks (Flask, Django), in erster Linie für Single-Page-Anwendungen konzipiert, die Verwaltung komplexer Zustände kann schwierig werden, die Leistung bei sehr großen Datensätzen oder komplexen Berechnungen in der Anwendung erfordert sorgfältiges Design.
Am besten geeignet für:
- Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Analysten, die mit ihren Python-Skripten schnell interaktive Webanwendungen erstellen und gemeinsam nutzen möchten, ohne über umfangreiche Erfahrungen in der Webentwicklung zu verfügen.