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dash

构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架

DashPython数据可视化Web应用机器学习Github开源项目

Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。

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介绍相关项目
sweetviz - 快速生成数据分析可视化报告的Python库
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folium - Python生态系统的地理数据可视化与交互式地图库
GithubLeaflet.jsPythonfolium地图制作开源项目数据可视化
folium是一个结合Python数据处理能力和Leaflet.js地图库优势的开源项目。它支持在Python环境中处理数据，并通过Leaflet地图进行可视化。该库提供多种安装方式和详细文档，同时鼓励社区贡献。folium拥有丰富的插件生态系统，可扩展功能包括快速渲染大型GeoJSON数据和添加地图积分显示等。对于需要进行地理数据可视化和创建交互式地图的开发者来说，folium是一个值得考虑的工具。
python-web - Python和Reflex框架打造现代响应式Web应用
GithubPythonReflexWeb开发开源项目教程项目实践
课程采用Python和Reflex框架,系统讲解Web开发流程。13小时视频涵盖从入门到高级的全面内容,通过实战项目讲解响应式设计、组件开发和API集成等核心技能。同时探讨数据库集成、实时更新等进阶主题,旨在培养开发者构建功能丰富Web应用的能力。
chartbrew - 将数据库和API数据转化为精美图表的开源可视化工具
ChartbrewGithub仪表盘开源项目数据可视化数据库连接
Chartbrew是一款开源的Web应用，支持直接连接数据库和API，将数据转化为图表。它具备图表构建、仪表板编辑、图表嵌入、查询编辑和团队协作等功能。该工具便于创建和分享数据可视化内容，适合多种数据分析场景。Chartbrew兼容多种数据源，同时提供Docker和云平台等多种部署方式。
frappe - 完整的全栈Web应用框架 助力快速开发
ERPNextFrappe FrameworkGithubMariaDBPython全栈框架开源项目
Frappe是一个全面的全栈Web应用框架，采用Python 3.10+和MariaDB技术，集成客户端库。框架具备'电池已包含'特性，支持快速开发复杂Web应用。Frappe提供多种部署方案，包括托管服务、Docker容器和本地安装。该框架采用MIT许可证，拥有活跃的社区支持和丰富的学习资源，适用于各类企业级应用开发。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
gdb-dashboard - 简化调试流程的模块化界面工具
GDB dashboardGithubPython API开发效率开源项目程序调试调试工具
GDB Dashboard是一个基于Python API的独立.gdbinit文件，为GDB调试器提供模块化界面。它自动显示程序调试相关信息，减少了开发者需要手动输入的GDB命令，使其能更专注于程序控制流程。该工具支持语法高亮，通过单一的dashboard命令提供多种功能，有效提升了调试效率。GDB Dashboard适用于希望简化调试过程、提高工作效率的开发人员。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
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