四种数据科学Web界面框架快速对比：Rio、Reflex、Streamlit和Plotly Dash

比较各种数据科学的网页用户界面框架

图片由 Dall-E 3

许多数据科学家在教育或工作经验上缺乏计算机科学或软件工程的背景。即使他们有这种背景，也可能不喜欢开发网页应用或前端用户界面来展示他们的工作成果。此外，偶尔欣赏“纯粹”软件工程的人可能不太愿意花时间完善CSS指令，以优化按钮和图表在不同设备上的外观。最终，数据科学项目的重点是围绕一个数据驱动的问题，通常建议尽量减少辅助费用，特别是在早期阶段、演示和概念验证阶段。

在这篇文章中，我们将探讨三个主要的框架，以及新引入的一个框架：Rio、Reflex、Streamlit 和 Plotly 的 Dash 这个更成熟的框架。我们认为这四个框架涵盖了从简单到灵活的整个谱系，并可以解决大多数数据科学项目的实际需求。我们主要关注的是 Python，因为它是数据科学社区中最受欢迎的编程语言。Rio、Reflex、Streamlit 和 Dash 都是 Python 的原生框架，而 Dash 还支持 R 和 Julia 这些其他语言。

Streamlit 因其简单而引人注目，利用简单的几行代码就能创建出具有数据科学或机器学习后端的吸引人的网络应用程序。这种简单性通过其独特的用户界面模型实现，该模型跳过了其他用户界面框架中常见的显式事件处理或函数式编程。相反，Streamlit 使用线性流程、命令式执行方式来运行用户界面代码。每个用户界面小部件都对应于 Python 代码中的一个变量，只要小部件的状态或值发生变化，就会触发从定义该小部件的代码位置重新执行代码。这种线性执行模型让向计算后端添加网络用户界面变得非常简单，通常只需将参数定义替换成 Streamlit 的小部件定义即可。

Streamlit 支持多种小部件，如滑块、按钮和文本输入等，可以轻松用于构建交互式和动态的 Web 应用。开发者还可以利用内置的数据帧、图表和图片显示功能，直接从 Python 代码中展示数据和结果，从而增强数据和结果的展示效果。

Streamlit 活跃的社区提供了丰富的资源和工具，包括文档资料、教程和社区成员贡献的项目。这个支持网络帮助开发者快速上手并构建有效的应用。此外，Streamlit Cloud 还提供了一个平台，用于部署和分享应用给他人，让协作和分发变得轻松。

优点有：

• Streamlit 对任何懂 Python 的人都非常友好，几乎不需要了解 HTML 或 CSS。
• 它提供了一系列的用户界面组件，包括了几乎所有常见的元素，例如复选框、滑块、可折叠侧边栏、单选按钮、文件上传、进度条等。这些组件都非常好用。
• 它支持多种交互式可视化库，例如 Matplotlib 和 Vega-Altair。
• 它支持实时更新或热重载。

不足之处:

• 虽然不难，但 Streamlit 的特定语法结构需要一些时间来学习。
• Streamlit 的灵活性有限。它基于 Python，提供的小部件较少，并且不支持与 Python 笔记本集成。
• 没有内置的状态管理；每当状态发生变化时，整个脚本会重新启动。虽然缓存可以缓解这种情况，却让 Streamlit 的简单方法变得更加复杂。
• 对类型注解的支持不足。

Dash 是构建在 Flask 这个 Python 的 web 框架、React.js 这个 Web UI 库以及 Plotly.js 这个 JavaScript 绘图库之上的。它既支持 Python 也支持 R，让广泛的开发人员和数据科学家都能使用。

Dash 使用双业务模式，通过 pip 提供其开源软件并采用 MIT 许可证，没有任何使用限制。开源版本功能齐全，包含所有创建基于网络仪表盘所需的功能。对于需要更高级功能的企业，Plotly 提供 Dash Enterprise 服务，其中包括增强的安全性、可扩展性和部署选择，以及专为企业需求定制的高级支持和额外组件。

虽然 Dash 应用也能做到像其他 web 应用一样的全响应性，但这需要开发人员投入大量的工作，因为 Dash 应用的响应性不是预先配置好的。这种灵活性允许开发人员创建高度定制和互动的应用程序，同时也意味着对 web 开发的基本原理有一定了解会很有帮助。

Dash 很多功能多样，可以用于数据探索、数据分析、建模、可视化、仪器操控和报告等多个领域。它支持丰富的交互元素如滑块和下拉菜单等，这些元素可以轻松链接起来来创建动态且响应式的用户界面。此外，Dash 与 Plotly 的强大绘图功能结合，仅需少量代码即可创建复杂且信息丰富的可视化效果。

对于希望扩展其Dash应用程序的功能的人来说，可以利用充满活力的社区、详尽的文档以及Plotly提供的大量教程和示例。

好处：

• Dash应用程序是响应式的。
• 相比Streamlit，Dash更具有定制性，同时性能也更出色。
• 集成了许多开发工具，例如回调图、代码热重载、组件验证等，让开发过程更加便捷。

不足：

• Dash 更侧重于企业市场，并且，开源版本不包含所有功能，如认证、持续集成/持续部署（CI/CD）、技术支持等。
• 相比于 Rio、Reflex 或 Streamlit，Dash 的代码更冗长这一特点；与其它框架相比，使用 Dash 创建简单的 web 应用程序需要编写更多代码。
• 要充分利用它，你需要熟悉 HTML 和 CSS。

Reflex的一个关键优势在于它允许开发人员仅使用Python编写整个Web应用程序，包括前端、后端和部署。这消除了学习和使用JavaScript、HTML、CSS的需求，不过，这些技能在调试时仍然很有帮助。使用Reflex，只需掌握Python，就可以构建从基础网站到复杂交互式应用的完整专业Web应用。

Reflex采用了一种声明式、状态驱动的模型，这种模型对于React开发者来说会很熟悉，但它完全用Python实现了这种模型，没有使用任何JavaScript。开发人员可以仅使用Python组件构建整个前端UI，组装这些组件以创建交互布局，而JavaScript则在后台被编译。

变量会在前端和后端之间自动保持同步。当后端更新了一个响应式变量（reactive variable）时，变化会通过 WebSocket 连接即时推送到前端，确保 UI 总是与最新的服务器状态保持一致。Reflex 使用 Uvicorn 进行其相关操作。

优点：（比如...）

• 提供数据库 ORM 和自动迁移功能
• 提供用户认证和安全的会话管理
• 支持异步的后台任务
• 管理状态（包括组件状态）

缺点如下:

• 尚未发布稳定的版本，因此可能会有破坏性变更。
• 需要编译成 JavaScript，这使得调试更加艰难。
• 缺乏实时/热重载功能，导致每次编译更改并刷新浏览器时都会出现延迟。

里约热内卢

里约是一个创新的GUI框架，仅用几行Python代码就能创建现代网页应用。它秉承了Python简洁和精炼的核心原则。里约秉承这一理念，无需学习额外的语言，如HTML、CSS或JavaScript。所有的UI、逻辑、组件和布局都是用Python来管理。另外，里约没有前后端的区别，它无缝地处理所有通信。

里约利用FastAPI来管理API请求，并使用Uvicorn来提供web应用程序。在前端，他们的技术栈包括TypeScript、CSS和HTML，确保用户界面响应迅速且动态。WebSocket用于实现实时通信。在后端，Python主要用于处理核心逻辑，并作为用户交互的接口。里约内置了超过50个精美的组件。此外，还计划建立一个社区仓库，让用户能够分享和使用组件。

这些组件采用React风格的声明式方法组合在一起，使代码更易读且更便于维护。通过Vue风格的绑定在组件间绑定属性，使得代码更加简洁明了。

最终，Rio应用程序可以既本地运行也可以在网页上运行，无需改动代码，唯一的不同在于应用的启动方式。

优点：

• 里奥无缝处理前端和后端，让用户几乎感觉不到。
• 里奥利用现代Python特性，包括类型注解和异步编程。这确保代码保持整洁且易于维护，并帮助您的代码编辑器提供代码补全和类型检查。
• 因为里奥运行在Python上，您可以直接用调试器连接到正在运行的进程，简化了查找和修复代码中的错误的过程。
• 里奥内置了布局系统，所以你不需要HTML、CSS或JavaScript来布局。

不足：

• 暂时无法使用 HTML/CSS/JavaScript 创建自定义基础组件。
• 目前尚无稳定版本发布，因此可能会有破坏性的变更。
• Rio 的社区相对较小，因此可能较难找到关于它的资源。

选择合适的框架来构建Python web应用程序取决于项目的具体需求和背景，包括你对各种编程语言的熟悉程度、应用的复杂度，以及定制化或企业级功能的需求。以下是对适用于不同领域的框架的简要概述：

最适合于: 适用于小型数据科学项目和机器学习应用的快速原型开发。

Strengths: 对Python开发者来说极其简单直观，快速设置，非常适合制作交互式数据可视化和仪表板，而不需要深入了解web开发。

限制如下： 灵活性有限，不适合高度定制化或稍微复杂的应用。

最适合用于: 企业级的应用、数据可视化项目以及其他需要高度定制化的项目。

优势: 高度可定制，支持复杂的交互可视化，实时响应的应用，以及详尽的文档和活跃的社区支持。

限制: 高级功能需要掌握 HTML、CSS 和 JavaScript；对于简单的应用来说，使用起来更为繁琐且需要更多的工作。

最适合用于: 仅使用Python进行开发的全栈Web应用程序的场景。

优势: 允许前后端完全使用Python编写，状态驱动的模型对于熟悉React的开发者来说很自然，支持异步任务和安全会话管理。

限制: 尚未准备好用于生产环境，可能会导致破坏性变更，由于 JavaScript 编译的问题和缺乏好的开发工具，调试可能会很棘手。

最适合于：喜欢用纯Python开发全栈Web应用的开发人员。

优势： 同时管理和开发前后端的Python，不需要CSS/JavaScript，利用现代Python的各种特性，调试简单，并支持异步任务和安全会话管理。

缺点： 使用 HTML/CSS/JavaScript 创建自定义组件的能力有限，还未达到生产标准，社区较小。

小项目: Streamlit 因其简单易用，非常适合数据科学家快速创建如 PoC 这样的交互式应用。

企业级及高度定制的仪表板应用: Plotly Dash 提供了企业级应用和复杂数据可视化所需的全部定制功能和高级特性。

全栈 Python Web 开发领域： Reflex 和 Rio 是适合希望在不离开 Python 生态系统的情况下构建全栈应用的开发者的优秀选择。Reflex 更加成熟，具有 ORM 和用户认证等功能，而 Rio 虽然较新，但强调简单性、与 Python 的无缝集成，并致力于大幅提升性能和定制化能力。

通过选择符合项目需求并适合您技能水平的合适框架，您可以高效地开发出强大的互动网页应用。

• Streamlit 官网: https://streamlit.io/
• Plotly Dash 官网: https://dash.plotly.com/
• Plotly Dash 开发工具: https://dash.plotly.com/devtools
• Reflex 官网: https://reflex.dev/
• Reflex 架构博客: https://reflex.dev/blog/2024-03-21-reflex-architecture/
• Rio 开发者平台: https://rio.dev/
• GitHub: https://github.com/rio-labs/rio