Awesome GitHub RepositoriesPython Data Dashboard Frameworks

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

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

PyWebIO est un framework d'application web Python et une bibliothèque d'interface utilisateur basée sur des scripts qui permet la construction d'interfaces web interactives sans écrire de HTML, CSS ou JavaScript. Il traite le navigateur web comme un terminal riche, traduisant les appels de fonction Python en éléments d'interface utilisateur et capturant les entrées utilisateur via une boucle requête-réponse synchrone. Le framework fonctionne comme un serveur d'application web asynchrone qui exécute les sessions utilisateur sous forme de coroutines pour gérer plusieurs interactions simultanées sur un seul thread. Il sert également d'interface de visualisation de données, permettant le rendu direct de graphiques interactifs à partir de bibliothèques externes dans le navigateur. Le système couvre un large éventail de capacités de déploiement et de configuration, notamment le déploiement de services web autonomes, l'hébergement multi-applications et les exportations pour les serveurs WSGI et ASGI. Il fournit des outils pour la construction d'interfaces graphiques de navigateur, la configuration des métadonnées d'application et la génération de manifestes web pour l'installation mobile. Les applications peuvent être déployées en tant que services autonomes ou intégrées dans des frameworks web existants en utilisant des adaptateurs et un routage standard.

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

Wave est un framework d'application web full-stack et une bibliothèque d'UI low-code conçue pour construire des tableaux de bord de données en temps réel et des interfaces interactives en utilisant Python et R. Il permet aux développeurs de définir des interfaces utilisateur basées sur navigateur et de gérer l'état côté serveur sans écrire de HTML ou de CSS. Le projet fonctionne comme un synchronisateur d'état collaboratif, relayant et persistant l'état de l'application à travers plusieurs utilisateurs simultanés pour permettre des expériences partagées en temps réel. Il se distingue en diffusant des mises à jour en direct et des visualisations de données vers les navigateurs connectés via un modèle de programmation unifié. Le framework couvre un large éventail de capacités, incluant la création de mises en page responsives, de formulaires de saisie interactifs et de visualisations de données. Il inclut des outils pour gérer le routage des applications, le rendu de tableaux de données et la construction d'interfaces de chat conversationnel. Les utilisateurs peuvent amorcer de nouveaux projets en utilisant des modèles prédéfinis ou importer une bibliothèque d'exemples d'applications pour servir d'implémentations de référence.

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

Ce projet est un wrapper Python pour la bibliothèque Lightweight Charts, conçu pour générer des visualisations financières interactives dans le navigateur. Il sert de framework pour créer des tableaux de bord et des interfaces financières personnalisés intégrant des flux de marché en temps réel et des séries de données historiques. La bibliothèque permet de construire des mises en page complexes en combinant des graphiques multi-fenêtres, des listes de suivi et des tableaux de saisie d'ordres dans un espace de travail unifié. Elle prend en charge le suivi de marché en temps réel en diffusant des données de ticks ou de barres directement dans les visualisations actives, permettant des mises à jour incrémentielles sans rafraîchissement de page. Au-delà du rendu de base, la boîte à outils offre des capacités étendues pour l'analyse technique, notamment la possibilité d'ajouter des annotations, des lignes de tendance et des marqueurs directement sur le canvas. Les utilisateurs peuvent configurer l'apparence visuelle des bougies, des barres de volume et des légendes, tout en mappant les interactions utilisateur, comme la sélection de périodes ou les raccourcis clavier, vers une logique Python personnalisée.