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Panel: Das leistungsstarke Datenexplorations- und Web-App-Framework für Python

Panel ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der Sie ganz einfach leistungsstarke Tools, Dashboards und komplexe Anwendungen vollständig in Python erstellen können. Es basiert auf einer batteriebetriebenen Philosophie, die Ihnen das PyData-Ökosystem, leistungsstarke Datentabellen und vieles mehr zur Verfügung stellt. Reaktive APIs auf hoher Ebene und Callback-basierte APIs auf niedrigerer Ebene stellen sicher, dass Sie schnell explorative Anwendungen erstellen können. Sie sind jedoch nicht eingeschränkt, wenn Sie komplexe, mehrseitige Apps mit umfassender Interaktivität erstellen. Panel ist Mitglied des HoloViz-Ökosystems, Ihrem Tor zu einem vernetzten Ökosystem von Datenexplorationstools.

Genießen Sie das Panel? Zeigen Sie Ihre Unterstützung mit einem Github-Stern – es ist ein einfacher Klick, der uns die Welt bedeutet und anderen hilft, ihn auch zu entdecken! ️

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Panel arbeitet mit den Tools, die Sie kennen und lieben

Panel erleichtert die Kombination von Widgets, Diagrammen, Tabellen und anderen sichtbaren Python-Objekten in benutzerdefinierten Analysetools, Anwendungen und Dashboards.

Panel funktioniert sehr gut mit den Visualisierungstools, die Sie bereits kennen und lieben, wie Altair/Vega, Bokeh, Datashader, Deck.gl/pydeck, Echarts/pyecharts, Folium, HoloViews, hvPlot, plotnine, Matplotlib, Plotly, PyVista/VTK, Seaborn und mehr. Panel funktioniert auch mit dem ipywidgets-Ökosystem.

Das Panel bietet bidirektionale Kommunikation und ermöglicht so die Reaktion auf Klicks, Auswahlen, Hover-Ereignisse usw.

Sie können sowohl in Jupyter Notebooks als auch in Editoren wie VS Code, PyCharm oder Spyder entwickeln.

Panel bietet eine einzigartige Kombination von Bereitstellungsoptionen. Sie können Ihre Daten und Modelle teilen als

eine Webanwendung, die auf dem Tornado- (Standard), Flask-, Django- oder Fast API-Webserver ausgeführt wird.
eine eigenständige clientseitige Anwendung, die von Pyodide oder PyScript über panel convert unterstützt wird.
eine interaktive Jupyter-Notebook-Komponente.
eine statische .html Webseite, ein .gif Video, ein .png Bild und mehr.

Panel hat vom Anfänger bis zum Datenprofi für jeden etwas zu bieten.

Panel ist Mitglied des HoloViz-Ökosystems

Panel ist Mitglied des ehrgeizigen HoloViz-Dataviz-Ökosystems und bietet erstklassige Unterstützung für die anderen Mitglieder wie hvPlot (einfache .hvplot-Plot-API), HoloViews (leistungsstarke Plot-API) und Datashader (Big-Data-Visualisierung).

Das Panel ist auf Param aufgebaut. Mit Param können Sie Ihren Code mit Parameterbereichen, Dokumentation und Abhängigkeiten zwischen Parametern und Code kommentieren. Mit diesem Ansatz

Sie müssen sich nie darauf festlegen, ob Ihr Code in einem Notebook, einer Daten-App, in der Stapelverarbeitung oder in Berichten verwendet wird.
Sie schreiben weniger Code und können große, wartbare Codebasen entwickeln!

Mini-Einsteiger

Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden „Erste Schritte“!

Installationsanweisungen

Panel kann mit conda auf Linux, Windows oder Mac installiert werden:

conda install panel

oder mit pip :

pip install panel

Weitere Anweisungen für Ihre Umgebung finden Sie im Abschnitt „Umgebungen“ weiter unten.

Interaktive Daten-Apps

Bringen Sie Ihre Daten oder Ihr Modell mit

 def model ( n = 5 ):
    return "" * n

Binden Sie es an ein Panel- Widget und legen Sie es an .

 import panel as pn

pn . extension ()

slider = pn . widgets . IntSlider ( value = 5 , start = 1 , end = 5 )

interactive_model = pn . bind ( model , n = slider )

layout = pn . Column ( slider , interactive_model )

Für die Bereitstellung auf einem Webserver packen Sie es in eine schöne Vorlage.

 pn . template . FastListTemplate (
    site = "Panel" , title = "Example" , main = [ layout ],
). servable ()

Starten Sie den Server mit

panel serve name_of_script.py --show

oder

panel serve name_of_notebook.ipynb --show

Beispiele

Fangen Sie an

Entwickeln Sie Anwendungen in Ihrer bevorzugten Notebook- oder Editorumgebung, einschließlich Jupyter(Lab)-Notebooks, VSCode, Google Colab und vielen mehr. Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden „Erste Schritte“.