Investiga soluciones alternativas a bokeh python en G2, con reseñas reales de usuarios sobre herramientas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a bokeh python incluyen analytics. La mejor alternativa general a bokeh python es DevExpress. Otras aplicaciones similares a bokeh python son Syncfusion Essential Studio®, Progress Kendo UI, Flutter, y Selenium WebDriver. Se pueden encontrar bokeh python alternativas en Bibliotecas de Componentes de Software pero también pueden estar en Marcos de Desarrollo Móvil.
Los ingenieros de DevExpress desarrollan controles de presentación completos, herramientas de productividad para IDE, marcos de aplicaciones empresariales y sistemas de informes/tableros para el desarrollo en Visual Studio, Delphi, HTML5 o iOS y Android. Nuestra línea de productos incluye componentes de interfaz de usuario y bibliotecas para el desarrollo de escritorio y móvil (WinForms / WPF / WinUI / MAUI / Xamarin / VCL), la web (ASP.NET Core / Blazor / Web Forms / MVC / JavaScript: Angular, React, Vue, jQuery), API de archivos de Office, marcos de aplicaciones .NET, herramientas ORM y pruebas web de extremo a extremo.
Syncfusion® Essential Studio es un conjunto de componentes y marcos para desarrollar aplicaciones web, móviles y de escritorio.
El marco de interfaz de usuario más completo para acelerar tu desarrollo HTML/JS.
Selenium WebDriver es una herramienta de código abierto que automatiza las interacciones con navegadores web, permitiendo a desarrolladores y testers simular acciones reales de usuarios para pruebas de aplicaciones web. Soporta múltiples lenguajes de programación, incluyendo Java, Python, C#, Ruby y JavaScript, permitiendo a los usuarios escribir scripts de prueba en su lenguaje preferido. WebDriver interactúa directamente con los controladores de los navegadores, facilitando las pruebas cruzadas en plataformas como Chrome, Firefox, Safari, Edge e Internet Explorer. Esta comunicación directa asegura pruebas más estables y confiables al imitar el comportamiento real del usuario sin la necesidad de una instalación de servidor separada. Características y Funcionalidades Clave: - Compatibilidad entre Navegadores: Permite pruebas en varios navegadores, asegurando un comportamiento consistente de la aplicación. - Soporte Multilenguaje: Ofrece enlaces para lenguajes como Java, Python, C#, Ruby y JavaScript, proporcionando flexibilidad para los testers. - Control Directo del Navegador: Interactúa con los navegadores a través de controladores nativos, llevando a pruebas más precisas y estables. - Ejecución Paralela de Pruebas: Se integra con Selenium Grid para ejecutar pruebas concurrentemente en múltiples máquinas, reduciendo el tiempo de ejecución. - Código Abierto y Comunidad Activa: Disponible gratuitamente con una comunidad robusta, asegurando mejoras continuas y soporte. Valor Principal y Problema Resuelto: Selenium WebDriver aborda la necesidad de pruebas de aplicaciones web eficientes, confiables y escalables. Al automatizar las interacciones con el navegador, reduce los esfuerzos de prueba manual, acelera el proceso de prueba y asegura que las aplicaciones funcionen correctamente en diferentes navegadores y plataformas. Su soporte para múltiples lenguajes de programación y capacidades de integración lo convierten en una opción versátil para equipos que buscan mejorar sus marcos de prueba y entregar aplicaciones web de alta calidad.
Leaflet es la principal biblioteca de JavaScript de código abierto para mapas interactivos compatibles con dispositivos móviles. Con un peso de solo 38 KB de JS, tiene todas las características de mapeo que la mayoría de los desarrolladores necesitan.
Progress Telerik proporciona controles e informes para .NET Web (Blazor, ASP.NET Core, ASP.NET MVC, ASP.NET AJAX), JavaScript Web (Angular, React, Vue, jQuery), .NET Desktop (WPF, WinForms, WinUI, UWP), .NET Mobile (Xamarin, MAUI), Informes Integrados, Herramientas de Pruebas Automatizadas y Simulación.
Pandas es una potente y flexible biblioteca de Python de código abierto diseñada para el análisis y manipulación de datos. Proporciona estructuras de datos rápidas, eficientes e intuitivas, como DataFrame y Series, que simplifican el manejo de datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales. Pandas pretende ser el bloque de construcción fundamental de alto nivel para el análisis de datos práctico y del mundo real en Python, ofreciendo una amplia gama de funcionalidades para agilizar las tareas de procesamiento de datos. Características y Funcionalidades Clave: - Manejo de Datos Faltantes: Pandas ofrece un manejo sencillo de datos faltantes, representados como `NaN`, `NA` o `NaT`, tanto en datos de punto flotante como en datos que no son de punto flotante. - Mutabilidad de Tamaño: Se pueden insertar y eliminar columnas de DataFrame y objetos de mayor dimensión, permitiendo una manipulación dinámica de datos. - Alineación de Datos: La alineación automática y explícita de datos asegura que los objetos puedan alinearse a un conjunto de etiquetas, facilitando cálculos precisos. - Operaciones de Agrupación: La funcionalidad de agrupación potente y flexible permite operaciones de dividir-aplicar-combinar en conjuntos de datos tanto para agregar como para transformar datos. - Conversión de Datos: Simplifica la conversión de datos indexados de manera diferente en otras estructuras de datos de Python y NumPy en objetos DataFrame. - Indexación y Subconjuntos: Proporciona segmentación inteligente basada en etiquetas, indexación avanzada y creación de subconjuntos de grandes conjuntos de datos. - Fusión y Unión: Facilita la fusión y unión intuitiva de conjuntos de datos. - Reestructuración y Pivotado: Ofrece reestructuración y pivotado flexibles de conjuntos de datos. - Etiquetado Jerárquico: Soporta el etiquetado jerárquico de ejes, permitiendo múltiples etiquetas por tick. - Herramientas de E/S Robustas: Incluye herramientas robustas para cargar datos de archivos planos (CSV y delimitados), archivos de Excel, bases de datos, y guardar/cargar datos del formato ultrarrápido HDF5. - Funcionalidad de Series Temporales: Proporciona funcionalidad específica para series temporales, incluyendo generación de rangos de fechas, conversión de frecuencias, estadísticas de ventanas móviles, y desplazamiento y retraso de fechas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Pandas aborda los desafíos del análisis de datos ofreciendo un conjunto completo de herramientas que simplifican el proceso de manipulación, limpieza y análisis de datos. Sus estructuras de datos y funciones intuitivas permiten a los usuarios realizar operaciones complejas con un mínimo de código, mejorando la productividad y permitiendo el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos. Al proporcionar una integración perfecta con otras bibliotecas y herramientas de Python, Pandas sirve como una piedra angular para los flujos de trabajo de ciencia de datos, empoderando a los usuarios para extraer conocimientos y tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva.
Libre y de código abierto, Ionic ofrece una biblioteca de componentes HTML, CSS y JS optimizados para móviles, gestos y herramientas para construir aplicaciones altamente interactivas. Construido con Sass y optimizado para AngularJS.