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Frameworks optimized for building data-centric applications and dashboards without requiring front-end languages.
Distinct from Python Web Frameworks: Distinct from general Python web frameworks as it is specifically geared towards data apps and interactive dashboards.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching web development · Data App Frameworks. Refine with filters or upvote what's useful.
Dash is a Python-based framework for building analytical web applications and reactive data dashboards. It allows developers to connect data science and machine learning code to interactive web interfaces without writing JavaScript, serving as a backend-driven tool for defining layouts and managing state. The framework integrates the Plotly charting engine to render a wide variety of complex charts and financial graphs. It distinguishes itself through a reactive callback system that links user input components to data visualizations, enabling the creation of business intelligence dashboards a
Provides a framework for building analytical web applications and interactive dashboards using Python without writing JavaScript.
Bokeh is a Python data visualization library and interactive plotting framework used to create high-performance graphics and data dashboards that render in web browsers. It serves as a tool for generating standalone HTML documents, embedded components for digital notebooks, and full-stack web applications powered by a Python backend. The project distinguishes itself through its ability to handle large or streaming datasets while maintaining smooth interactivity. It enables linked brushing across multiple views, allowing data selected in one plot to automatically highlight corresponding data i
Facilitates the development of full-stack web applications with a Python backend to power dynamic data visualizations.
GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without
Connects to Streamlit via SQL for building interactive data applications.
dtale es una cuadrícula interactiva basada en web y visualizador para dataframes de pandas, diseñado como una herramienta de análisis de datos exploratorio. Proporciona una interfaz basada en navegador para analizar estructuras de datos tabulares, permitiendo a los usuarios calcular estadísticas, detectar valores atípicos y calcular correlaciones sin escribir código manual. El proyecto funciona como un visor de datos integrado que puede integrarse en aplicaciones web a través de iframes o rutas personalizadas, con soporte específico para Django, Flask y Streamlit. Permite la exploración de conjuntos de datos a través de una combinación de una cuadrícula de datos interactiva y una biblioteca de visualización de datos capaz de generar histogramas, diagramas de caja y gráficos de dispersión 3D. La plataforma cubre una amplia gama de capacidades de gestión y análisis de datos, incluyendo limpieza de datos tabulares, remodelación y filtrado interactivo. Incluye herramientas de observabilidad para el análisis de datos faltantes, cálculo de correlación y puntuación de poder predictivo. Para la gestión de sesiones, admite el seguimiento de múltiples instancias y la persistencia del estado en procesos de trabajo concurrentes. La interfaz está protegida por autenticación de nombre de usuario y contraseña y admite la ingesta de datos desde archivos delimitados, hojas de cálculo y almacenes de datos ArcticDB.
Integrates the data analysis interface into Streamlit applications by routing requests through a container.
Preswald es un framework de aplicaciones de datos WebAssembly utilizado para construir aplicaciones de datos interactivas que se ejecutan completamente en el navegador utilizando Python. Proporciona una pila de datos basada en navegador, que incluye ejecución de SQL y Python, que opera sin conexión sin necesidad de un servidor backend. El framework incluye un empaquetador de aplicaciones de datos estáticos para empaquetar flujos de trabajo de datos y visualizaciones en archivos únicos y compartibles. Estas aplicaciones autónomas permiten la visualización de datos sin servidor y el empaquetado de flujos de trabajo de datos portátiles para su distribución. El sistema utiliza una interfaz de panel de control de datos reactiva que actualiza elementos de pantalla específicos automáticamente según los cambios en los datos subyacentes. Cubre la gestión de estado local primero y la ejecución de SQL del lado del cliente para mantener la continuidad operativa dentro de la sesión del navegador.
Provides a framework optimized for building interactive data-centric applications and dashboards without requiring front-end languages.
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 framework for building data-centric dashboards without requiring advanced frontend engineering or design expertise.