Ant Design React ist nicht die einzige Option für Komponentenbibliotheken Software. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Ant Design React zu berücksichtigen sind, beinhalten functionality. Die beste Gesamtalternative zu Ant Design React ist React Bootstrap. Andere ähnliche Apps wie Ant Design React sind Syncfusion Essential Studio®, Progress Kendo UI, Progress Telerik, und Ionic: An OutSystems Company. Ant Design React Alternativen finden Sie in Komponentenbibliotheken Software, aber sie könnten auch in Mobile-Entwicklungs-Frameworks oder Anwendungsentwicklungsplattformen sein.
React-Bootstrap ersetzt das Bootstrap-JavaScript. Jedes Komponente wurde von Grund auf als echtes React-Komponente erstellt, ohne unnötige Abhängigkeiten wie jQuery.
Syncfusion® Essential Studio ist eine Suite von Komponenten und Frameworks zur Entwicklung von Web-, Mobil- und Desktop-Anwendungen.
Das vollständigste UI-Framework zur Beschleunigung Ihrer HTML/JS-Entwicklung.
Kostenlos und quelloffen bietet Ionic eine Bibliothek von mobil-optimierten HTML-, CSS- und JS-Komponenten, Gesten und Tools zum Erstellen hochinteraktiver Apps. Erstellt mit Sass und optimiert für AngularJS.
DevExpress-Ingenieure bieten funktionsreiche Präsentationssteuerungen, IDE-Produktivitätstools, Geschäftsapplikations-Frameworks und Berichts-/Dashboard-Systeme für die Entwicklung mit Visual Studio, Delphi, HTML5 oder iOS & Android. Unsere Produktlinie umfasst UI-Komponenten und Bibliotheken für die Desktop- und Mobile-Entwicklung (WinForms / WPF / WinUI / MAUI / Xamarin / VCL), das Web (ASP.NET Core / Blazor / Web Forms / MVC / JavaScript: Angular, React, Vue, jQuery), Office File API, .NET-Anwendungs-Frameworks, ORM-Tools und End-to-End-Web-Tests.
Selenium WebDriver ist ein Open-Source-Tool, das die Interaktionen mit Webbrowsern automatisiert und es Entwicklern und Testern ermöglicht, reale Benutzeraktionen für das Testen von Webanwendungen zu simulieren. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Java, Python, C#, Ruby und JavaScript, sodass Benutzer Testskripte in ihrer bevorzugten Sprache schreiben können. WebDriver interagiert direkt mit Browser-Treibern und erleichtert das plattformübergreifende Testen auf Plattformen wie Chrome, Firefox, Safari, Edge und Internet Explorer. Diese direkte Kommunikation sorgt für stabilere und zuverlässigere Tests, indem sie das Verhalten realer Benutzer nachahmt, ohne dass eine separate Serverinstallation erforderlich ist. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Plattformübergreifende Kompatibilität: Ermöglicht das Testen in verschiedenen Browsern und stellt ein konsistentes Anwendungsverhalten sicher. - Mehrsprachige Unterstützung: Bietet Bindungen für Sprachen wie Java, Python, C#, Ruby und JavaScript und bietet Testern Flexibilität. - Direkte Browsersteuerung: Interagiert mit Browsern über native Treiber, was zu genaueren und stabileren Tests führt. - Parallele Testausführung: Integriert sich mit Selenium Grid, um Tests gleichzeitig auf mehreren Maschinen auszuführen und die Ausführungszeit zu verkürzen. - Open-Source und Community-getrieben: Frei verfügbar mit einer starken Community, die kontinuierliche Verbesserungen und Unterstützung gewährleistet. Primärer Wert und gelöstes Problem: Selenium WebDriver adressiert das Bedürfnis nach effizientem, zuverlässigem und skalierbarem Testen von Webanwendungen. Durch die Automatisierung von Browser-Interaktionen reduziert es den manuellen Testaufwand, beschleunigt den Testprozess und stellt sicher, dass Anwendungen korrekt über verschiedene Browser und Plattformen hinweg funktionieren. Seine Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und Integrationsmöglichkeiten machen es zu einer vielseitigen Wahl für Teams, die ihre Testframeworks verbessern und qualitativ hochwertige Webanwendungen liefern möchten.
Pandas ist eine leistungsstarke und flexible Open-Source-Python-Bibliothek, die für Datenanalyse und -manipulation entwickelt wurde. Sie bietet schnelle, effiziente und intuitive Datenstrukturen wie DataFrame und Series, die den Umgang mit strukturierten (tabellarischen, mehrdimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten vereinfachen. Pandas zielt darauf ab, der grundlegende Baustein für praktische, realweltliche Datenanalysen in Python zu sein und bietet eine breite Palette von Funktionalitäten, um Datenverarbeitungsaufgaben zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umgang mit fehlenden Daten: Pandas bietet eine einfache Handhabung fehlender Daten, die als `NaN`, `NA` oder `NaT` in sowohl Gleitkomma- als auch Nicht-Gleitkomma-Daten dargestellt werden. - Größenveränderlichkeit: Spalten können in DataFrame und höherdimensionalen Objekten eingefügt und gelöscht werden, was eine dynamische Datenmanipulation ermöglicht. - Datenausrichtung: Automatische und explizite Datenausrichtung stellt sicher, dass Objekte an einem Satz von Labels ausgerichtet werden können, was genaue Berechnungen erleichtert. - Group-By-Operationen: Leistungsstarke und flexible Group-By-Funktionalität ermöglicht Split-Apply-Combine-Operationen auf Datensätzen sowohl zur Aggregation als auch zur Transformation von Daten. - Datenkonvertierung: Vereinfacht die Konvertierung unterschiedlich indizierter Daten in anderen Python- und NumPy-Datenstrukturen in DataFrame-Objekte. - Indexierung und Unterteilung: Bietet intelligente, labelbasierte Slicing-, Fancy-Indexing- und Unterteilungsfunktionen für große Datensätze. - Zusammenführen und Verbinden: Erleichtert das intuitive Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen. - Umformen und Pivotieren: Bietet flexible Umformung und Pivotierung von Datensätzen. - Hierarchische Beschriftung: Unterstützt die hierarchische Beschriftung von Achsen, was mehrere Labels pro Tick ermöglicht. - Robuste I/O-Tools: Beinhaltet robuste Tools zum Laden von Daten aus Flachdateien (CSV und mit Trennzeichen), Excel-Dateien, Datenbanken und zum Speichern/Laden von Daten aus dem ultraschnellen HDF5-Format. - Zeitreihenfunktionalität: Bietet zeitreihenspezifische Funktionalität, einschließlich der Generierung von Datumsbereichen, Frequenzkonvertierung, gleitenden Fensterstatistiken und Datumsverschiebung und -verzögerung. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Pandas adressiert die Herausforderungen der Datenanalyse, indem es eine umfassende Suite von Tools bietet, die den Prozess der Datenmanipulation, -bereinigung und -analyse vereinfachen. Seine intuitiven Datenstrukturen und Funktionen ermöglichen es Benutzern, komplexe Operationen mit minimalem Code durchzuführen, die Produktivität zu steigern und den effizienten Umgang mit großen Datensätzen zu ermöglichen. Durch die nahtlose Integration mit anderen Python-Bibliotheken und -Tools dient Pandas als Eckpfeiler für Data-Science-Workflows und befähigt Benutzer, Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen effektiv zu treffen.
Voll ausgestattete plattformübergreifende integrierte Entwicklungsumgebung für die einfache Erstellung von verbundenen Geräten, Benutzeroberflächen und Anwendungen.