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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
kibana - Elastic Stack的数据可视化与分析工具
Elastic StackElasticsearchGithubKibana可视化开源项目数据分析
Kibana作为Elastic Stack的组成部分，为Elasticsearch提供基于浏览器的分析和搜索仪表板。该工具支持实时数据可视化和高级分析，便于创建动态仪表板和多种图表。Kibana与Elasticsearch集成，用于数据探索、分析和呈现，适用于各种数据分析场景。它支持多种图表类型和地理空间分析，能帮助用户深入洞察复杂数据，是数据驱动决策的实用工具。
datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库
AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理
DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。
apiflask - 基于Flask的Python Web API框架 简化开发提高效率
APIFlaskFlaskGithubOpenAPIPythonWeb API开源项目
APIFlask是一个轻量级Python Web API框架，建立在Flask和marshmallow-code项目基础上。该框架提供自动请求验证、响应格式化、OpenAPI规范生成和交互式API文档等功能，简化了Flask的API开发流程。APIFlask完全兼容Flask生态系统，支持各种ORM/ODM，并具有高度可定制性。通过APIFlask，开发人员可以更高效地构建稳定可靠的Web API。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具
GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理
Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎，支持Apache Arrow格式，并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用，支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外，Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件，为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
bolt-python - 轻量级Python框架助力Slack应用开发
BoltGithubPython框架Slack应用事件监听开源项目异步编程
Bolt-python是一个轻量级Python框架，用于构建Slack应用。该框架支持事件监听、操作处理和异步开发等最新平台功能。通过简洁的API，开发者可以快速创建Slack应用。Bolt-python支持Socket Mode和多种Web框架集成，适用于单工作区和多工作区部署。框架提供全面的文档和示例代码，方便开发者学习和使用。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
charts - 轻量级现代化响应式JavaScript图表库
Frappe ChartsGithubJavaScript图表库开源项目数据可视化
Frappe Charts是一个轻量级的JavaScript图表库，提供现代化、直观的响应式图表功能。支持柱状图、折线图、散点图、饼图等多种类型，无需外部依赖。该库API简洁，易于集成使用，同时保持高度可定制性。适合需要在Web应用中快速实现美观图表的开发者使用。
drash - JavaScript和TypeScript HTTP系统微框架
DrashGithubHTTP系统JavaScriptTypeScript开源项目微框架
Drash是用于构建JavaScript和TypeScript HTTP系统的微框架。框架提供多个版本分支，包括稳定的v3.x和开发中的beta版本。项目仓库包含丰富的示例代码，便于开发者学习和使用。目前，Drash主要由核心团队维护，但欢迎通过Discord进行技术交流。
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