Top 10 bokeh python Alternativen & Wettbewerber

(10)4.2 von 5

Wenn Sie bokeh python in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu bokeh python zu berücksichtigen sind, beinhalten analytics. Die beste Gesamtalternative zu bokeh python ist DevExpress. Andere ähnliche Apps wie bokeh python sind Syncfusion Essential Studio®, Progress Kendo UI, Flutter, und Selenium WebDriver. bokeh python Alternativen finden Sie in Komponentenbibliotheken Software, aber sie könnten auch in Mobile-Entwicklungs-Frameworks sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu bokeh python

DevExpress
Syncfusion Essential Studio®
Progress Kendo UI
Flutter
Selenium WebDriver
Leaflet.js
Progress Telerik
pandas python

Top 10 Alternativen zu bokeh python kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie bokeh python im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Internet, Informationstechnologie und Dienstleistungen, und E-Learning überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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Von DevExpress

Produktbeschreibung

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass DevExpress ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Syncfusion Essential Studio®

Von Syncfusion®

4.5/5

(657)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Syncfusion Essential Studio® ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Progress Kendo UI

Von Progress Software

4.4/5

(252)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Progress Kendo UI ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

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Selenium WebDriver

Von Selenium

4.5/5

(95)

Produktbeschreibung

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Selenium WebDriver ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Leaflet.js

Von It's open source...

4.6/5

(29)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Leaflet.js ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Progress Telerik

Von Progress Software

4.5/5

(200)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Progress Telerik ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

pandas python

Von pandas python

4.6/5

(96)

Produktbeschreibung

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass pandas python ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Ionic: An OutSystems Company

Von Ionic

4.4/5

(153)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Ionic: An OutSystems Company ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

Material UI

Von MUI

4.5/5

(31)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu bokeh python, dass Material UI ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit bokeh python:

Komponentenbibliotheken

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