Python(Flet)でリアクティブなUIを作る方法を考える - Qiita
前置き 前回この記事を書いた者です。意外と需要があったようで正直驚きました。 現在は本格的にFletを使った業務アプリの開発に取り組んでいるのですが、今回はそこで得た技術的知見を共有したいと思います。 したがって、前回の記事の10倍位は中身に踏み込んだ話になります。 基本的な資料は他の方がQiita等に記事を上げていますのでそちらをご参考に。 Fletが如何ほどの物なのか知りたい方は是非最後までご覧ください。 経緯 詳細は先ほどの記事に書いておりますが、 事の発端は、業務効率化の一環で「業務の自動実行」ができるアプリを開発しようと考えたところから始まります。 自動化できる部分はPythonで自動化し、出来なかった部分はアプリ上(GUI上)で業務支援ができるようにしたかったのです。 GUI部分をC#(WPF)やJavaScript(Electron)を使用して実装する事も考えましたが、チーム
Streamlit: データサイエンティストのためのフロントエンド｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回はデータサイエンティストのためのフロントエンドとして最近注目を集めている Streamlit を使ってみた話をしようと思います。 Streamlit とはStreamlit は Python でフロントエンドを構築することが出来るフレームワークです。 https://www.streamlit.io/ なぜ Streamlit なのか？最近流行りの React や Vue でフロントエンドを構築するのではダメなのでしょうか？全くそんなことはありません。むしろ表現力の高さでいうと React や Vue のほうがずっと優れています。 問題になってくるのはデータサイエンティストが分析データをプロダクトに組み込むために必要とする作業コストがかなり高いということです。 例
IPythonでクリクリできる図を作ろう - Qiita
IPythonでクリクリできる図を作る方法を紹介します。一番簡単なのはインタラクティブなUIを自動的に作成するinteract関数 (IPython.html.widgets.interact) を使う方法です。 注１）この記事よりもう少し詳しい説明はInteractの使い方としてnbviewerにまとめておきましたので、興味のある方はそちらもどうぞ。 注２）この記事のIPython Notebookはそのままnbviewerからダウンロードできます。インタラクティブな描画を手軽に試したい方はどうぞ。 最初に必要となるモジュールを読み込みます。 from __future__ import print_function from IPython.html.widgets import interact, interactive, fixed from IPython.html import
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自動売買BOT｜Michael｜note
GitHub - streamlit/streamlit: Streamlit — A faster way to build and share data apps.
Streamlit • A faster way to build and share data apps
Streamlit を用いたデータ分析アプリ制作 - Qiita
GitHub - Textualize/rich: Rich is a Python library for rich text and beautiful formatting in the terminal.