streamlit
Streamlit — Una forma más rápida de construir y compartir aplicaciones de datos.
Crea y comparte rápidamente aplicaciones web interactivas a partir de tu código Python, incluyendo paneles de control e informes.
Del README
$ pip install streamlit $ streamlit hello
- Simple and Pythonic: Write beautiful, easy-to-read code.
- Fast, interactive prototyping: Let others interact with your data and provide feedback quickly.
- Live editing: See your app update instantly as you edit your script.
- Open-source and free: Join a vibrant community and contribute to Streamlit's future.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasStreamlit — Una forma más rápida de construir y compartir aplicaciones de datos.
streamlit tiene 45.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 4.3k veces. streamlit está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. streamlit está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: data-analysis, data-science, data-visualization, deep-learning.
¿Qué es streamlit?
Streamlit — Una forma más rápida de construir y compartir aplicaciones de datos.
¿streamlit es de código abierto?
streamlit es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿streamlit es gratis?
Sí. streamlit es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está streamlit?
streamlit está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito streamlit?
streamlit está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/streamlit-streamlit.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.