7 مستودعات
Frameworks specifically designed for building data-driven dashboards using Python.
Distinct from Python Web Frameworks: Specialized for data visualization dashboards, distinct from general-purpose Python web frameworks.
Explore 7 awesome GitHub repositories matching web development · Python Data Dashboard Frameworks. Refine with filters or upvote what's useful.
Mesop is a stateful, declarative Python web UI framework and component library designed for building interactive web applications and AI demos. It allows for the construction of data-driven interfaces and chat systems using only Python, removing the need to write separate HTML or CSS. The framework is specifically tailored for AI application development, offering dedicated tools for conversational UI design and the creation of dashboards for large language model applications. It distinguishes itself with a visual UI editor for real-time property adjustments and the ability to embed custom Jav
Facilitates the construction of data-driven web pages and dashboards using Python-based state and event handling.
pyinfra is an agentless infrastructure automation framework that turns declarative Python code into idempotent shell commands to manage servers, containers, and local machines over SSH without requiring any pre-installed software on target hosts. It operates by comparing the desired state of a system against its current state, using a dry-run simulation mode to preview changes and a fact-based conditional execution engine to gather host attributes at runtime and control which operations run. The tool compiles Python operations into optimized shell commands and executes them in parallel across
An agentless framework that turns declarative Python code into idempotent shell commands for managing servers, containers, and local machines.
PyWebIO هو إطار عمل لتطبيقات الويب بلغة Python ومكتبة واجهة مستخدم قائمة على النصوص تسمح ببناء واجهات ويب تفاعلية دون كتابة HTML أو CSS أو JavaScript. يعامل متصفح الويب كطرفية غنية، ويترجم استدعاءات دوال Python إلى عناصر واجهة مستخدم ويلتقط مدخلات المستخدم من خلال حلقة طلب واستجابة متزامنة. يعمل إطار العمل كخادم تطبيقات ويب غير متزامن ينفذ جلسات المستخدم كـ Coroutines للتعامل مع تفاعلات متزامنة متعددة على خيط واحد (Thread). كما يعمل كواجهة لتصور البيانات، مما يتيح الرندرة المباشرة للمخططات والرسوم البيانية التفاعلية من مكتبات خارجية داخل المتصفح. يغطي النظام مجموعة واسعة من قدرات النشر والتهيئة، بما في ذلك نشر خدمة الويب المستقلة، واستضافة تطبيقات متعددة، وتصدير خوادم WSGI و ASGI. ويوفر أدوات لبناء واجهة المستخدم الرسومية للمتصفح، وتهيئة بيانات تعريف التطبيق، وإنشاء ملفات تعريف الويب للتثبيت على الأجهزة المحمولة. يمكن نشر التطبيقات كخدمات مستقلة أو تضمينها في إطارات عمل ويب موجودة باستخدام محولات وتوجيه قياسي.
Enables building of data-driven dashboards that render visualizations and charts from Python logic.
This project is a collection of implementation patterns and source code examples for building desktop applications using various Python interface libraries. It provides reference implementations and architectural patterns for multiple frameworks, including PyQt, PySide, Tkinter, Kivy, and Streamlit. The repository distinguishes itself by offering specialized examples for diverse interface types, ranging from professional desktop software and native windows to reactive web-based data dashboards and data science tools. It includes specific reference material for cross-platform UI patterns, such
Demonstrates how to build reactive, data-driven web dashboards using frameworks like Streamlit and NiceGUI.
Wave هو إطار عمل تطبيق ويب كامل المكدس ومكتبة واجهة مستخدم منخفضة الكود مصممة لبناء لوحات معلومات البيانات في الوقت الفعلي والواجهات التفاعلية باستخدام Python و R. يسمح للمطورين بتحديد واجهات مستخدم قائمة على المتصفح وإدارة حالة جانب الخادم دون كتابة HTML أو CSS. يعمل المشروع كمزامن حالة تعاوني، يقوم بترحيل وحفظ حالة التطبيق عبر مستخدمين متزامنين متعددين لتمكين تجارب مشتركة في الوقت الفعلي. يتميز ببث تحديثات حية وتصورات بيانات للمتصفحات المتصلة من خلال نموذج برمجة موحد. يغطي إطار العمل نطاقاً واسعاً من القدرات، بما في ذلك إنشاء تخطيطات سريعة الاستجابة، ونماذج إدخال تفاعلية، وتصورات بيانات. يتضمن أدوات لإدارة توجيه التطبيق، وعرض جداول البيانات، وبناء واجهات دردشة تحادثية. يمكن للمستخدمين بدء مشاريع جديدة باستخدام قوالب محددة مسبقاً أو استيراد مكتبة من أمثلة التطبيقات لتكون بمثابة تنفيذات مرجعية.
Provides a specialized framework for building data-driven dashboards using Python.
Vizro is a low-code Python framework for building production-ready data visualization applications. It functions as a UI orchestrator that allows users to define multi-page analytical dashboards through structured configurations in Python, YAML, or JSON, reducing the need for extensive frontend engineering. The project distinguishes itself through generative AI integration, utilizing a model context protocol server to translate natural language descriptions into validated dashboard configurations, charts, and layouts. It also features a decoupled data cataloging system that separates data sou
Provides a low-code framework for building production-ready data visualization applications using Python.
هذا المشروع عبارة عن غلاف (wrapper) بلغة Python لمكتبة Lightweight Charts، صُمم لعرض تصورات مالية تفاعلية تعتمد على المتصفح. يعمل المشروع كإطار عمل لبناء لوحات تحكم وواجهات مالية مخصصة تدمج خلاصات السوق المباشرة وسلاسل البيانات التاريخية. تتيح المكتبة بناء تخطيطات معقدة من خلال دمج مخططات متعددة الأجزاء، وقوائم مراقبة، وجداول إدخال أوامر في مساحة عمل واحدة موحدة. كما تدعم مراقبة السوق في الوقت الفعلي عبر بث بيانات التيك (tick) أو الأعمدة (bar) مباشرة إلى المخططات النشطة، مما يسمح بتحديثات تدريجية دون الحاجة إلى إعادة تحميل الصفحة بالكامل. بالإضافة إلى العرض الأساسي، توفر الأداة إمكانات واسعة للتحليل الفني، بما في ذلك القدرة على رسم التعليقات التوضيحية، وخطوط الاتجاه، والعلامات مباشرة على لوحة الرسم. يمكن للمستخدمين تهيئة المظهر المرئي للشموع، وأعمدة الحجم، ووسائل الإيضاح، مع ربط تفاعلات المستخدم مثل اختيار الإطار الزمني أو اختصارات لوحة المفاتيح بمنطق Python مخصص.
Provides a framework for building custom financial dashboards that integrate live market feeds and historical data series.