参考资料

1. element ui 便捷的 ui 组件库
2. docx和doc的转换
3. xls是什么文件
4. docx和doc的区别哪个是word文档
5. web component ui组件库
6. web端ui组件库
7. docx是word文件吗
8. docx怎么转换成doc

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。