Comments 2
На языке Python можно использовать еще фреймворк Streamlit, который не так широко распространен в отличие от Dash, но обладает достаточным функционалом для быстрого создания прототипов.
Для более сложных задач может быть целесообразнее выбрать Dash. По крайней мере, у меня нет практического опыта работы с Dash, кроме изучения его документации.
Мой опыт работы с фреймворком Streamlit и создания дашбордов оставил у меня положительное впечатление. Одним из преимуществ Streamlit является возможность использования не только Plotly для визуализации данных, но и других библиотек. В моем случае Plotly полностью удовлетворял все мои потребности.
Из похожего есть ещё Panel: https://panel.holoviz.org/index.html
Вот сравнительная презентация, есть Dash, Panel и Streamlit: https://www.youtube.com/watch?v=4a-Db1zhTEw. Траты времени в ней больше, чем пользы, но для предварительного знакомства пойдёт.
Сам ни Streamlit, ни Panel, ни Dash не использовал (разве что Panel в рамках python-ноутбука), потому что их всех надо деплоить, а проекты у нас не того масштаба. Если что-то надо для других, то Power BI, Metabase (который деплоится, но один раз, а не per-app) и Evidence (собирается в self-contained SPA без сервера, подходит для мелочей).
Дашбординг: Dash или Shiny