参考资料

1. web原生ui组件库
2. docx和doc的哪个好
3. docx和doc的区别哪个是word文档
4. docx和doc的区别
5. 模块化web ui组件库
6. xls是什么文件
7. docx怎么转换成doc
8. docx是什么格式的文件

Python Web UI 组件库

常用Python Web UI组件库

1. Dash

• 简介: 基于Flask、React和Plotly构建的分析型Web应用框架

• 特点: 适合数据可视化应用，无需前端知识

• 安装: pip install dash

示例:

import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    html.H1('Hello Dash'),
    dcc.Graph(
        figure={
            'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar'}]
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

2. Streamlit

• 简介: 快速创建数据应用的框架

• 特点: 极简API，适合快速原型开发

• 安装: pip install streamlit

示例:

import streamlit as st
import pandas as pd

st.title('My First Streamlit App')
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
st.write(df)

3. PyWebIO

• 简介: 轻量级Web应用框架

• 特点: 简单易用，适合快速构建交互式应用

• 安装: pip install pywebio

示例:

from pywebio.input import input, FLOAT
from pywebio.output import put_text

def bmi():
    height = input("输入身高(cm)：", type=FLOAT)
    weight = input("输入体重(kg)：", type=FLOAT)
    BMI = weight / (height / 100) ** 2
    put_text(f'你的BMI指数: {BMI:.1f}')

if __name__ == '__main__':
    from pywebio.platform.tornado import start_server
    start_server(bmi, port=8080)

4. Panel

• 简介: 基于PyViz生态的仪表板库

• 特点: 支持多种渲染器，可与Bokeh、Matplotlib等集成

• 安装: pip install panel

示例:

import panel as pn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pn.extension()

def plot(frequency=1.0, amplitude=1.0):
    xs = np.linspace(0, np.pi*4, 100)
    ys = amplitude * np.sin(frequency * xs)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(xs, ys)
    return fig

interactive_plot = pn.interact(plot, frequency=(1, 10), amplitude=(1, 5))
interactive_plot.servable()

5. Bokeh

• 简介: 交互式可视化库

• 特点: 提供丰富的交互功能

• 安装: pip install bokeh

示例:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook()

p = figure(title="简单线图", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], legend_label="Temp", line_width=2)
show(p)

选择建议

1. 数据分析和可视化: Dash或Panel

2. 快速原型开发: Streamlit

3. 简单交互应用: PyWebIO

4. 复杂交互可视化: Bokeh

所有库都支持部署为Web应用，可根据项目需求选择合适的工具。