Streamlitのパフォーマンス問題に対処するフレームワークStreamsyncについて - Qiita
streamsync streamlitとplotly dashの良いとこ取りのPython Webフレームワーク streamlitでの難点である何かのページイベントが走るたびに、スクリプトの先頭から実行されて Running… という通信とレンダリング待ちはない。 streamsyncではイベントハンドラーによってDOMの一部のみ再レンダリングされます。 (Streamlitの内部でスクリプトがどのように実行されるか詳細はこちらを参照ください。) コンポーネント（Vueのように画面で使うイベントに紐づくボタンなどのコンポーネントがPythonで用意されている。) サポートされているコンポーネントはまだ少ない。 Webフロントエンド用のリッチなグリッドAG-Grid はまだないが AG-Gridサポートの要望が既にあり、時期に解決されて公開される可能性が高そう） イベントハンドラー（pl
Python Interactive Network Visualization Using NetworkX, Plotly, and Dash
They say a graph is more than a thousand words. I totally agree with it. I would prefer to look at a network graph, rather than reading through lengthy documents, to understand a complicated network pattern. This post is about a Python interactive network visualization application. In the first half, it covers the network visualization…
Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
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