五个用于前端的Python库

　　Python 中有许多前端库，每个库都有其独特的优点和缺点，我们应该选择哪一个？

　　无论你是数据科学家、数据工程师、机器学习工程师还是 Python 开发人员，你都必须至少了解一个前端库。它可以在很多方面为你提供帮助，例如，创建宠物项目、成为全栈开发人员、创建仪表板，甚至在日常生活中提供帮助。

　　在本文中，我将介绍 5 个不同的前端库，每个库都有其独特的功能、优点和缺点。

　　我们从最流行的前端框架开始。

　　Streamlit 是一个开源 Python 框架。它允许用户快速轻松地创建交互式数据应用程序，这对于可能不具备广泛的 Web 开发知识的数据科学家和机器学习工程师特别有利。

　　借助 Streamlit，开发人员可以构建和共享有吸引力的用户界面并部署模型，而无需深入的前端经验或知识。该框架是免费、全 Python 且开源的，可以在几分钟内创建可共享的 Web 应用程序。

　　如果你想创建一个快速原型、SaaS、分析仪表板或只是为朋友创建一些项目 - Streamlit 是个好主意。开始使用它不需要时间，有很多模板准备好了，您可以在几分钟内完成您的前端。

　　但是，如果要可扩展的东西，或者想要具有许多功能的大东西，那么这个库将不是一个好的决定。Streamlit 更专注于展示一项特定功能的简单单页网站，因此不建议使用它创建社交网络或初创公司。

　　此外，许多用户表示 Streamlit 很难定制。如果您想添加文档中没有的新内容，这将是一个艰巨的挑战。

　　2.Solara 

　　地址：https://solara.dev/showcase

　　Solara 允许你使用 ipywidgets 或基于 ipywidgets 的类似 React 的 API 从纯 Python 构建 Web 应用程序。这些应用程序既可以在 Jupyter Notebook 中运行，也可以作为具有 FastAPI 等框架的独立 Web 应用程序运行。

　　借助 Solara，你可以从促进基于组件的代码并简化状态管理的范例中受益，从而使您的开发过程更加高效，应用程序更加可维护。

　　Solara 让你能够充分利用 Python 生态系统的全部功能。这意味着你可以继续使用您最喜欢的库，同时扩展你的 Web 开发能力。

　　因此，如果你想开发一个大型且可扩展的网站，或者为你的 python 笔记本开发一些小部件，Solara 是您的最佳选择。

　　然而，缺点是：Solara 并不是那么受欢迎（例如与 Streamlit 相比），因此很难找到问题的答案，或者找到一些模板来开始，一些用户还抱怨文档。

　　最后，它通常会更难开发，因为您必须知道如何使用状态和管理基于组件的代码。

　　3. Trame

　　地址：https://kitware.github.io/trame/examples/

　　Trame 是一个开源平台，只需最少的 Web 开发或技术知识即可简化交互式且视觉上令人惊叹的 Web 应用程序的创建。

　　它基于 Python，并利用 VTK、ParaView 和 Vega 等平台在几分钟内创建基于 Web 的应用程序。

　　Trame 提供了一个用于构建反应式、有状态 Web 应用程序的高级框架，它可以在本地用作任何桌面应用程序，也可以部署在云或本地以访问大数据和/或敏感数据。

　　Trame 通过利用现有的库或工具（例如 Vuetify、Altair、Vega、Deck、VTK、ParaView 等）内置了许多功能。

　　Trame 使您可以创建具有丰富可视化效果的交互式数据处理应用程序，而无需切换语言或技术。

　　多种可用布局可让您立即构建应用程序。Trame 还允许您在服务器端渲染和客户端渲染以及混合方法之间进行选择。

　　因此，如果您想创建一些具有交互式、复杂可视化和模拟功能的以科学为中心的应用程序（即使是 3D！），Trame 是您的最佳选择。它是多平台的，提供了许多有用的功能，而且整体看起来很美观。

　　它也有一些缺点。Trame 是一个相当新的框架，所以它还没有一个大的社区。它仍处于开发阶段，因此可能会出现一些问题或错误。

　　最后，需要一些时间才能真正深入并理解所有概念。

　　如果您想开始使用 Trame 进行开发，请查看我的一篇文章，该文章概述了该库：https://medium.com/python-in-plain-english/trame-frontend-with-vue-js-but- 在-python-329111755b98

　　4.ReactPy

　　ReactPy 是一个无需 JavaScript 即可构建用户界面 (UI) 的 Python 包。它允许开发人员使用小型、可重用的组件创建界面，类似于 ReactJS。

　　ReactPy 接口可以为各种后端构建，例如 Flask、FastAPI、Sanic、Tornado、Django、Jupyter 和 Plotly-Dash。

　　基本上，任何可以在 ReactJS 中构建的东西都可以在 ReactPy 中构建。大多数 React 功能（例如状态管理、钩子、组件等）都已在 ReactPy 中实现。

　　因此，如果您熟悉 ReactJS，并且希望后端和前端使用相同的语言，ReactPy 是最佳选择。

　　除此之外，ReactPy 只是一个很好的库，用于编写多页面网站、登陆页面和其他通常使用 HTML/CSS/JS 的内容。

　　ReactPy 的主要缺点是它很新，所以它没有一个大的社区——这意味着，你不会像 ReactJS 那样拥有数百个库。

　　此外，它仍在开发中，因此可能会出现一些错误，并且某些功能可能未完成/无法正常工作。

　　如果您想开始使用 ReactPy，请查看我的文章：https://medium.com/@ash_computational_qm/reactpy-building-dynamic-frontend-applications-with-python-de92d9e95bce

　　5. PyQt

　　地址：https://github.com/pyqt/examples

　　PyQt 是跨平台 GUI 工具包的 Python 绑定，作为 Python 插件实现。它主要作为一个强大的 GUI 模块，将强大的 Qt C++ 跨平台框架与灵活的 Python 编程语言无缝集成。

　　它被组织成多个模块，每个模块针对特定任务进行定制，例如用于核心非 GUI 功能的 QtCore 和用于 GUI 功能的 QtGui。

　　PyQt 因其现代化的小部件集合以及与各种操作系统（包括 Windows、Unix、Linux、macOS、iOS 和 Android）的兼容性而被广泛用于开发图形应用程序。

　　如果您需要适用于上述任何操作系统的桌面应用程序，PyQt 是最好的选择之一。

　　它提供了广泛的小部件集、良好的可定制性，并且遵循所有 Python 约定，使其易于使用。它还支持视频和音频等多媒体。

　　不幸的是，PyQt 在安装时需要一些额外的步骤，这使得它比其他库更难安装。除此之外，如果您的应用程序不是开源的，您必须支付商业许可证的费用。

　　最后，需要一些时间来了解所有小部件和功能如何工作才能使用 PyQt 正确创建应用程序。

　　结论

　　我们探索了5个领先的 Python 前端框架，每个框架都有其独特的优势和应用程序。

　　为了快速、轻松地进行原型设计，Streamlit 是您的首选。对于企业级可扩展性，Solara 是最佳选择。如果模拟和复杂的 3D 可视化是您的目标，Trame 就是专家。对于类似 ReactJS 的网站开发，ReactPy 是理想的选择。对于跨平台桌面应用程序，PyQt 是人们的最爱。

　　通过阅读此内容，我想你可以轻松选择适合你的工作框架。