Plotly vs Jupyter仪表板有什么优点和缺点？

Question

Dash by Plotly对于Python开发人员来说看起来是一种很好的方式，可以创建交互式Web应用程序，而无需学习Javascript和前端Web开发。另一个具有类似目标和范围的伟大项目是Jupyter Dashboards。

每个的优缺点是什么？

特别是在多用户部署？我还发现Plotly文档对于Open Source究竟是什么以及数据是否上传给他们或者是否可以离线完成绘制都还不清楚？底层Plotly库显然有两种模式，但Dash在什么模式下运行？

Answer 1

免责声明：我写了破折号:)

我建议只是尝试他们两个。破折号约需30分钟才能通过tutorial。

我也建议检查出：

• 的Dash announcement letter。这是对Dash的全面介绍，包括示例，体系结构和关于授权（MIT）的讨论。
• 在Dash App Gallery

短跑应用的活生生的实例有短跑的一些高级功能（这些覆盖在announcement letter更详细）

• 短跑Apps需要样板很少开始 - 一个简单的“hello world”Dash应用程序是50行以下的代码。
• Dash应用程序完全由Python生成，甚至包括HTML和JS。Dash应用程序通过反应式Dash“callbacks”与您自己的Python代码绑定交互式组件（下拉菜单，图形，滑块，文本输入）。
• Dash应用程序是“被动”的，这意味着很容易推理出具有多输入，多输出和依赖于其他输入的输入的复杂UI。
• Dash Apps本质上是多用户应用程序，因为应用程序的“状态”完全在客户端：多个用户可以查看应用程序并拥有独立的会话。
• Dash使用React.js来渲染组件，并包括用于使用React创建您自己的Dash组件的plugin system。
• Dash的Graph组件是交互式的，允许Dash应用程序作者编写响应悬停，点击或选择图上点的应用程序。

我还发现了Plotly文档上究竟是开源的，数据是否被上传到他们，或者如果绘图可以脱机做得相当不清楚的吗？

听起来像这是指plotly.py图形库。这是一个独立的库，而不是Dash。这两个图书馆都使用MIT许可的plotly.js图书馆来创建图表。 plotly.js不会向plotly服务器发送任何数据 - 它完全是客户端。

plotly.py库包含的方法可将数据发送到您的在线图形帐户以托管，共享和编辑图表，但它完全选择启用。再次，plotly.py是与Dash不同的库。 plotly.py用于交互式绘图，Dash用于创建交互式应用程序（可以包括图表）。

特别是在多用户部署？底层Plotly库显然有两种模式，但Dash在什么模式下运行？

• Dash是MIT许可的。你可以在你自己的服务器或你的机器上运行Dash。
• 短跑使用的烧瓶中的服务器，这样你就可以部署，你会部署瓶应用程式
• Plotly许可证Plotly On-Premise，可以在自己的基础设施上安装的服务器产品以同样的方式短跑应用。 Plotly On-Premise包括Dash App部署服务器（“PaaS”），LDAP身份验证，支持计划等。

Answer 2

那么对于一个jupyter仪表板是免费的，阴谋仪表板我会假设使用ploty库，因为jupyter仪表板可以使用任何你想要的模块/库。我今天刚刚完成了一个jupyter仪表板来汇总来自我们所有CI系统的信息。这简直太简单了，真的很有趣。一旦你得到一个或两个数据源，想要添加一个新的小部件或添加一个新的小部件很容易，并添加控制部件。