Le migliori librerie di frontend Python per data science

Sviluppare applicazioni web e desktop richiede una conoscenza di diversi linguaggi di programmazione. La definizione delle interfacce utente è un aspetto fondamentale per fornire una user experience (UX) buona e una visione delle informazioni in modo efficace e accattivante. Per chi si occupa di analizzare i dati o di raccoglierli, questo aspetto risulta, però, critico. Infatti, molti sviluppatori si specializzano in un linguaggio e sono restii ad espandere le loro conoscenze su altri linguaggi o tasks che non sono il loro core business. Per questo motivo, in questo articolo presentiamo 5 librerie in python che possono facilitare e velocizzare lo sviluppo di interfacce utente.

Share

Reading time: 6 minutes

In molti progetti è necessario creare delle visualizzazioni dei dati che raccogliamo dalle nostre applicazioni. Sviluppare piattaforme di visualizzazioni può richiedere molto tempo, sia dal punto di vista della progettazione, ma soprattutto da parte dello sviluppo del frontend. Che siate Data Scientist, Data Engineer o Machine Learning Engineer, dovete, pertanto, conoscere almeno una libreria frontend. Per gli sviluppatori Python questo aspetto richiede il più delle volte la conoscenza di un altro linguaggio di programmazione (di solito javascript) per creare delle interfacce utente user-friendly e accattivanti. Esistono, al giorno d’oggi, delle librerie in Python che possono essere molto utili per velocizzare il processo di sviluppo di frontend senza la necessità di apprendere un nuovo linguaggio. Potrete così creare progetti per le attività di tutti i giorni, creare dashboard per i vostri clienti e aumentare le vostre competenze come sviluppatore full-stack.

In questo articolo tratteremo 5 librerie Python per lo sviluppo di frontend. Quando, ovviamente, c’è tanta scelta bisogna valutare i vantaggi e gli svantaggi e i contro di ciascuna soluzione per trovare quella più adatta al proprio progetto. Analizzeremo le loro caratteristiche e, infine, daremo qualche suggerimento su quale libreria è la più adatta per alcuni progetti.

Streamlit

Iniziamo con il framework frontend più popolare per gli appassionati di data science.

Streamlit è un framework open-source in Python. Consente agli utenti di creare applicazioni interattive per i dati in modo rapido e semplice, il che lo rende particolarmente vantaggioso per i Data Scientists e i Machine Learning Engineer che potrebbero non avere una conoscenza approfondita dello sviluppo web.

Con Streamlit, gli sviluppatori possono costruire e condividere interfacce utente attraenti e distribuire modelli senza richiedere un’esperienza o una conoscenza approfondita del front-end. Il framework, oltra a essere gratuito, consente di creare applicazioni web condivisibili in pochi minuti.

 

Se volete creare un prototipo veloce, un SaaS, una dashboard di analisi o semplicemente un progetto per gli amici, Streamlit è una buona idea. Non ci vuole molto per iniziare a lavorarci, ci sono molti modelli già pronti e si può completare il frontend in pochi minuti. È anche estremamente facile condividerlo.

Tuttavia, questa libreria non è una buona decisione se si necessita di creare un progetto scalabile o che deve trattare una gran quantità di dati. Infatti, Streamlit si concentra maggiormente su siti web semplici, di una sola pagina (anche se ad oggi è possibile creare più pagine web), che presentano una caratteristica specifica. Inoltre, la sua struttura interna richiede l’esecuzione dell’intero script python ad ogni richiesta, il che aumenta drasticamente le risorse computazionali richieste e i tempi di esecuzione di alcuni task. Pertanto, non è consigliabile creare, ad esempio, un social network o una piattaforma di una startup con questa libreria.

Inoltre, molti utenti affermano che Streamlit è molto difficile da personalizzare. Se si vuole aggiungere qualcosa di nuovo che non è presente nella documentazione, sarà una sfida difficile, anche se non impossibile.

Se volete approfondire l’argomento potete leggere uno degli articoli presenti sul blog:

Solara

Solara consente di creare applicazioni web da Python puro usando ipywidgets o un’API simile a React in cima a ipywidgets. Queste applicazioni funzionano sia all’interno di Jupyter Notebook sia come applicazioni web indipendenti con framework come FastAPI.

Con Solara si beneficia di un paradigma che promuove il codice basato su componenti e semplifica la gestione degli stati, rendendo il processo di sviluppo più efficiente e le applicazioni più mantenibili.

Solara consente di accedere a tutta la forza dell’ecosistema Python. Ciò significa che potete continuare a utilizzare le vostre librerie preferite, espandendo al contempo le vostre capacità di sviluppo web.

Quindi, se volete sviluppare un sito web grande e scalabile, o alcuni widget per il vostro notebook python, Solara è la scelta migliore.

Gli aspetti negativi, tuttavia, sono i seguenti: Solara non è così popolare (rispetto, per esempio, a streamlit), quindi sarà più difficile trovare una risposta a un problema, o trovare dei modelli con cui iniziare. Alcuni utenti si lamentano anche della documentazione che è limitata. Infine, sarà generalmente più difficile da sviluppare, poiché si dovrà sapere come usare gli stati e gestire il codice basato sui componenti.

Trame

Trame è una piattaforma open-source che semplifica la creazione di applicazioni web interattive e di grande impatto visivo con conoscenze minime di sviluppo o tecnologia web. È basata su Python e sfrutta piattaforme come VTK, ParaView e Vega per creare applicazioni web in pochi minuti.

Trame fornisce un framework di alto livello per la creazione di applicazioni web reattive e stateful e può essere utilizzato localmente come una qualsiasi applicazione desktop, ma anche distribuito nel cloud o on-premise per accedere a dati grandi e/o sensibili. Trame è dotato di molte funzionalità integrate che sfruttano librerie o strumenti esistenti come Vuetify, Altair, Vega, Deck, VTK, ParaView e altri ancora.

Trame consente di creare applicazioni interattive di elaborazione dei dati con visualizzazioni ricche senza dover cambiare linguaggio o tecnologia. I diversi layout disponibili consentono di creare la propria applicazione in pochissimo tempo. Inoltre, consente di scegliere tra rendering lato server e lato client, oltre ad approcci ibridi.

Quindi, Trame è un’ottima scelta se volete creare applicazioni scientifiche con visualizzazioni e simulazioni interattive e complesse (anche in 3D!). È multipiattaforma, fornisce molte funzioni utili e nel complesso ha un aspetto esteticamente gradevole.

Purtroppo, ci sono anche alcuni aspetti negativi. Trame è un framework piuttosto nuovo, quindi non ha ancora una grande comunità. Inoltre, è ancora in fase di sviluppo, quindi potrebbero sorgere alcuni problemi o bug. Infine, richiede un pò di tempo per approfondire e capire tutti i concetti.

ReactPy

ReactPy è un pacchetto Python per la creazione di interfacce utente senza JavaScript. Consente agli sviluppatori di creare interfacce utilizzando componenti piccoli e riutilizzabili, in modo simile a ReactJS. Le interfacce ReactPy possono essere costruite per vari backend, come Flask, FastAPI, Sanic, Tornado, Django, Jupyter e Plotly-Dash.

In pratica, tutto ciò che si può costruire in ReactJS può essere costruito in ReactPy. La maggior parte delle caratteristiche di React, come la gestione dello stato, gli hook, i componenti e altre, sono già implementate in ReactPy.

Quindi, se si ha familiarità con ReactJS e si vuole avere il backend e il frontend nello stesso linguaggio, ReactPy è la scelta migliore. Altrimenti, ReactPy è solo una buona libreria per scrivere siti web a più pagine, landing page e altre applicazioni per le quali di solito si usa HTML/CSS/JS.

Il principale svantaggio di ReactPy è che è piuttosto nuovo, quindi non ha una grande comunità, il che significa che non avrà centinaia di librerie come ReactJS. Inoltre, è ancora in fase di sviluppo, quindi è possibile che si verifichino alcuni bug e che alcune funzionalità non siano state completate o non funzionino correttamente.

PyQt

PyQt è un binding Python del toolkit GUI multipiattaforma, implementato come plugin Python. Serve principalmente come potente modulo GUI, integrando perfettamente il robusto framework multipiattaforma Qt C++ con il flessibile linguaggio di programmazione Python.

È organizzato in diversi moduli, ognuno dei quali è stato concepito per compiti specifici, come QtCore per le funzionalità principali non legate alla GUI e QtGui per le funzionalità della GUI. PyQt è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di applicazioni grafiche grazie alla sua moderna collezione di widget e alla sua compatibilità con diversi sistemi operativi, tra cui Windows, Unix, Linux, macOS, iOS e Android.

Se avete bisogno di un’applicazione desktop per uno dei sistemi operativi sopra citati, PyQt è una delle migliori opzioni. Offre un ampio set di widget, una buona personalizzazione e segue tutte le convenzioni Python, il che lo rende facile da usare. Supporta anche contenuti multimediali come video e audio.

Purtroppo, PyQt richiede alcuni passaggi aggiuntivi per l’installazione, il che la rende più difficile da installare rispetto ad altre librerie. Inoltre, se la vostra applicazione non è open-source, dovete pagare una licenza commerciale. Infine, è necessario un pò di tempo per capire come funzionano tutti i widget e le funzioni per creare correttamente applicazioni con PyQt.

Conclusioni

Abbiamo esplorato cinque framework frontend scritti in Python, ognuno con i suoi punti di forza e le sue applicazioni. Per concludere , se vi serve creare un prototipo semplice e veloce che deve gestire dati non molto grandi e non richiede scalabilità, Streamlit è il vostro partner ideale. Per una scalabilità di livello aziendale, diversamente, Solara è la scelta migliore. Se il vostro obiettivo, invece, sono le simulazioni e complesse visualizzazioni 3D, Trame è la libreria ideale. Se avete necessità di sviluppare siti web in stile ReactJS, ma non volete apprendere il linguaggio javascript o typescript e addentrarvi nel complesso mondo di ReactJS, ReactPy è la scelta migliore. Infine, se avete la necessità di sviluppare e distribuire applicazioni desktop multipiattaforma, PyQt è il preferito.

More To Explore

UX/UI

UX/UI design: applicazioni utili

Con Figma il compito di progettare siti web e/o applicazioni è stato notevolmente semplificato. In pochi click si possono ottenere degli ottimi risultati subito pronti da presentare agli stakeholder e/o agli sviluppatori. Tuttavia, Figma non è il solo strumento che si può usare! Scopriremo quali altri strumenti possono essere integrati nel lavoro di progettazione delle interfacce utente.

UX/UI

UX/UI: Formula dell’Eleganza

La definizione e lo sviluppo di interfacce utente accattivanti, coinvolgenti, ma sopratutto facili e intuitive è un passo fondamentale in qualsiasi applicativo o sito web. Esistono alcune regole base che è necessario considerare, anche se poi il nostro personale gusto estetico e creativo influenzerà le nostre scelte. Seguendo la Formula dell’eleganza si commetteranno, però, meno errori e il prodotto finale sarà il più intuitivo e inclusivo possibile.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Design with MongoDB

Design with MongoDB!!!

Buy the new book that will help you to use MongoDB correctly for your applications. Available now on Amazon!