Quem trabalha com Python, dados e IA sabe: o Streamlit é ótimo para prototipar rápido.
Mas, na prática, cada projeto pede uma ferramenta diferente.
Nos meus estudos, mapeei 9 alternativas e o melhor uso de cada uma:
▪️ Gradio: demos de modelos de ML, com ótima integração ao Hugging Face Spaces
▪️ Dash: dashboards de produção e apps analíticos em escala
▪️ Panel: visualização flexível no ecossistema PyData
▪️ Reflex: apps full-stack em Python puro
▪️ NiceGUI: ferramentas internas com controle de layout
▪️ Taipy: pipelines de dados e simulações
▪️ Shiny for Python: apps reativos e eficientes
▪️ Voilà: transforma notebooks Jupyter em aplicações
▪️ marimo: notebook reativo moderno
Minha conclusão: escolher a ferramenta certa pelo contexto vale mais do que dominar apenas uma. Isso economiza tempo, reduz retrabalho e entrega valor mais rápido.
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