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Panel : Le puissant framework d'exploration de données et d'applications Web pour Python

Panel est une bibliothèque Python open source qui vous permet de créer facilement des outils puissants, des tableaux de bord et des applications complexes entièrement en Python . Il a une philosophie de batteries incluses, mettant l'écosystème PyData, de puissants tableaux de données et bien plus encore à portée de main. Les API réactives de haut niveau et les API basées sur des rappels de niveau inférieur garantissent que vous pouvez créer rapidement des applications exploratoires, mais vous n'êtes pas limité si vous créez des applications complexes multipages avec une interactivité riche. Panel est membre de l'écosystème HoloViz, votre passerelle vers un écosystème connecté d'outils d'exploration de données.

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Panel fonctionne avec les outils que vous connaissez et aimez

Panel facilite la combinaison de widgets, de tracés, de tableaux et d'autres objets Python visibles dans des outils d'analyse, des applications et des tableaux de bord personnalisés.

Panel fonctionne très bien avec les outils de visualisation que vous connaissez et aimez déjà comme Altair/ Vega, Bokeh, Datashader, Deck.gl/ pydeck, Echarts/ pyecharts, Folium, HoloViews, hvPlot, plotnine, Matplotlib, Plotly, PyVista/ VTK, Seaborn et plus. Panel fonctionne également avec l'écosystème ipywidgets.

Panel fournit une communication bidirectionnelle permettant de réagir aux événements de clics, de sélections, de survol, etc.

Vous pouvez développer dans Jupyter Notebooks ainsi que dans des éditeurs comme VS Code, PyCharm ou Spyder.

Panel offre une combinaison unique d’options de déploiement. Vous pouvez partager vos données et modèles comme

une application Web exécutée sur le serveur Web Tornado (par défaut), Flask, Django ou Fast API.
une application côté client autonome alimentée par Pyodide ou PyScript via panel convert .
un composant de bloc-notes Jupyter interactif.
une page Web statique .html , une vidéo .gif , une image .png et plus encore.

Panel a quelque chose à offrir à chacun, du débutant au professionnel des données .

Panel est membre de l'écosystème HoloViz

Panel est membre de l'ambitieux écosystème de visualisation de données HoloViz et dispose d'un support de premier ordre pour les autres membres tels que hvPlot (API de traçage simple .hvplot), HoloViews (API de traçage puissante) et Datashader (visualisation Big Data).

Le panneau est construit au-dessus de Param. Param vous permet d'annoter votre code avec des plages de paramètres, de la documentation et des dépendances entre les paramètres et le code. Avec cette approche,

vous n'avez jamais à vous engager sur la question de savoir si votre code sera utilisé dans un bloc-notes, une application de données, dans un traitement par lots ou dans des rapports.
vous écrirez moins de code et serez capable de développer des bases de code volumineuses et maintenables !

Mini prise en main

Rendez-vous sur le guide de démarrage pour en savoir plus !

Instructions d'installation

Panel peut être installé sur Linux, Windows ou Mac avec conda :

conda install panel

ou avec pip :

pip install panel

Consultez la section Environnements ci-dessous pour obtenir des instructions supplémentaires concernant votre environnement.

Applications de données interactives

Apportez vos données ou votre modèle

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

Liez-le à un widget Panel et disposez-le .

 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 )

Pour le déploiement sur un serveur Web, enveloppez-le dans un joli modèle.

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

Démarrez le serveur avec

panel serve name_of_script.py --show

ou

panel serve name_of_notebook.ipynb --show

Exemples

Commencer

Développez des applications dans votre environnement de bloc-notes ou d'éditeur préféré, notamment les blocs-notes Jupyter (Lab), VSCode, Google Colab et bien d'autres, consultez notre guide de démarrage pour plus de détails.