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Dash ist das am häufigsten heruntergeladene und vertrauenswürdige Python-Framework zum Erstellen von ML- und Data-Science-Webanwendungen .

Dash basiert auf Plotly.js, React und Flask und verknüpft moderne UI-Elemente wie Dropdowns, Schieberegler und Diagramme direkt mit Ihrem analytischen Python-Code. Lesen Sie unser Tutorial (stolz erstellt ❤️ mit Dash selbst).

• Dokumente: Erstellen Sie Ihre erste Dash-App in weniger als 5 Minuten

• dash.gallery: Dash-App-Galerie mit Python- und R-Code

Beispiele für Dash-Apps

Dash-App	Beschreibung
	Hier ist ein einfaches Beispiel einer Dash-App, die ein Dropdown-Menü mit einem Plotly-Diagramm verknüpft. Wenn der Benutzer einen Wert im Dropdown-Menü auswählt, exportiert der Anwendungscode dynamisch Daten aus Google Finance in einen Pandas DataFrame. Diese App wurde in nur 43 Codezeilen geschrieben (siehe Quelle).
	Der Dash-App-Code ist deklarativ und reaktiv, wodurch es einfach ist, komplexe Apps zu erstellen, die viele interaktive Elemente enthalten. Hier ist ein Beispiel mit 5 Eingängen, 3 Ausgängen und Kreuzfilterung. Diese App bestand aus nur 160 Codezeilen, die alle in Python verfasst waren.
	Dash verwendet Plotly.js für die Diagrammerstellung. Es werden etwa 50 Diagrammtypen unterstützt, einschließlich Karten.
	Dash ist nicht nur für Dashboards gedacht. Sie haben die volle Kontrolle über das Erscheinungsbild Ihrer Anwendungen. Hier ist eine Dash-App, die so gestaltet ist, dass sie wie ein PDF-Bericht aussieht.

Um mehr über Dash zu erfahren, lesen Sie den ausführlichen Ankündigungsbrief oder lesen Sie das Benutzerhandbuch.

Dash OSS und Dash Enterprise

Mit Dash Open Source laufen Dash-Apps auf Ihrem lokalen Laptop oder Ihrer Workstation, sind aber für andere in Ihrem Unternehmen nicht einfach zugänglich.

Skalieren Sie mit Dash Enterprise, wenn Ihre Dash-App für den abteilungs- oder unternehmensweiten Einsatz bereit ist. Oder starten Sie Ihre Initiative von Anfang an mit Dash Enterprise, um Produktivitätssteigerungen der Entwickler und praktische Beschleunigung durch das Plotly-Team zu erzielen.

ML Ops-Funktionen: Ein One-Stop-Shop für ML Ops: Horizontal skalierbares Hosting, Bereitstellung und Authentifizierung für Ihre Dash-Apps. Keine IT oder DevOps erforderlich.

• App-Manager: Stellen Sie Dash-Apps bereit und verwalten Sie sie, ohne dass Sie dafür eine IT-Abteilung oder ein DevOps-Team benötigen. Mit App Manager haben Sie per Mausklick die Kontrolle über alle Aspekte Ihrer Dash-Bereitstellungen.
• Kubernetes-Skalierung Stellen Sie eine hohe Verfügbarkeit von Dash-Apps sicher und skalieren Sie horizontal mit der Kubernetes-Architektur von Dash Enterprise. Keine IT oder Helm erforderlich.
• Keine Code-Authentifizierung. Steuern Sie den Zugriff auf die Dash-App mit wenigen Klicks. Dash Enterprise unterstützt LDAP, AD, PKI, Okta, SAML, OpenID Connect, OAuth, SSO und einfache E-Mail-Authentifizierung.
• Job-Warteschlange Die Job-Warteschlange ist der Schlüssel zum Erstellen skalierbarer Dash-Apps. Verschieben Sie umfangreiche Berechnungen von synchronen Dash-Rückrufen in die Job-Warteschlange für die asynchrone Hintergrundverarbeitung.

Low-Code-Funktionen: Low-Code-Dash-App-Funktionen, die die Entwicklerproduktivität steigern.

• Design Kit Entwerfen Sie wie ein Profi, ohne eine Zeile CSS zu schreiben. Ordnen Sie Ihre Dash-Apps ganz einfach an, gestalten Sie sie, versehen Sie sie mit einem Branding und passen Sie sie an.
• Snapshot Engine Speichern und teilen Sie Dash-App-Ansichten als Links oder PDFs. Oder führen Sie einen Python-Job über Dash aus und lassen Sie Snapshot Engine einen Bericht per E-Mail senden, wenn der Job erledigt ist.
• Dashboard-Toolkit Drag & Drop-Layouts, Diagrammbearbeitung und Crossfilter für Ihre Dash-Apps.
• Einbetten Dash-Apps nativ in eine vorhandene Webanwendung oder Website einbetten, ohne IFrames zu verwenden.

Enterprise AI-Funktionen: Alles, was Ihr Data-Science-Team benötigt, um KI/ML-Forschung und Geschäftsinitiativen schnell umzusetzen.

• AI App Marketplace Dash Enterprise wird mit Dutzenden Dash-App-Vorlagen für Geschäftsprobleme geliefert, bei denen KI/ML den größten Einfluss hat.
• Big Data für Pything Verbinden Sie sich mit den beliebtesten Big-Data-Backends von Python: Dask, Databricks, NVIDIA RAPIDS, Snowflake, Postgres, Vaex und mehr.
• GPU- und Dask-Beschleunigung Dash Enterprise stellt den beliebtesten HPC-Stack von Python für GPU- und paralleles CPU-Computing in die Hände von Geschäftsanwendern.
• Data Science-Arbeitsbereiche Seien Sie vom ersten Tag an produktiv. Schreiben und führen Sie Python-, R- und Julia-Code mit dem integrierten Code-Editor von Dash Enterprise aus.

Weitere Informationen finden Sie unter https://plotly.com/contact-us/.