Dans le domaine du développement d'applications Python, l’outil open source le plus connu et utilisé depuis 5 dernières années est Streamlit. Mais ces derniers temps, un autre acteur convoite cette place : le logiciel français Taipy.
Ces deux plateformes sont des outils conçus pour simplifier le processus de développement d’applications web en Python. Ils permettent aux développeurs de créer rapidement des interfaces utilisateur interactives à partir de leur code Python, sans nécessiter une expertise approfondie en développement web. Comment choisir entre les deux ? C’est ce que nous allons découvrir dans l’article comparatif ci-dessous.
Histoire
Streamlit, créé en 2019 par Streamlit Technologies spécifiquement pour des data scientists, était une solution incontournable pour les créateurs d’applications interactives avec Python.
Taipy est un outil beaucoup plus récent – lancé en 2020 par les créateurs de Hugging Face (une bibliothèque NLP populaire) avec un accent sur la scalabilité et les performances.
Installation
L’installation de Streamlit suit une procédure standard via pip :
pip install streamlit Cependant, certains utilisateurs peuvent trouver le processus légèrement complexe en raison de la nécessité de configurer l’environnement de développement adéquat.
Il est plus facile d’utiliser des IDEs (comme VSCode ou Spyder) pour créer des applications Streamlit. La possibilité d’intégration dans le Jupyter n’est pas développée pour l’instant.
Contrairement à Streamlit, l’installation de Taipy est relativement simple et peut être réalisée également via le gestionnaire de paquets pip :
pip install taipy
Taipy propose une extension de VSCode, mais peut être utilisé également dans les notebooks Jupyter.
Une fois installé, les utilisateurs peuvent démarrer rapidement leur développement sans rencontrer de problèmes majeurs.
Utilisation
Streamlit peut impliquer une courbe d’apprentissage légèrement plus abrupte, car il offre une variété de fonctionnalités avancées et de composants prêts à l’emploi.
L’outil se base principalement sur un cadre front-end simple pour contrôler et concevoir les applications. Chaque modification oblige à ré-exécuter le code, ce qui complique le processus pour les projets en cours de production.
Taipy se distingue par sa simplicité d’utilisation et sa syntaxe intuitive, la compréhension basique des commandes Python suffit pour le développement. Taipy ne fait fonctionner que ce qui doit être exécuté en utilisant des rappels, réduisant le volume et le temps de traitement.
Ce logiciel donne la possibilité de développement front-end, mais offre également un soutien spécialisé pour élaborer l’infrastructure back-end, utile pour la création et la gestion des pipelines. Le front-end est séparé du back-end, l’application peut alors s’exécuter sans soucis techniques, ce qui n’est pas le cas pour Streamlit.
Gestion de données
Streamlit manque de support/optimisation intégré pour la manipulation de grandes quantités de données. Les applications sont construites de la même manière sans référence à la taille des données.
Taipy est un bon choix dans des cas de gestion du Big Data – il permet de traiter les données volumineuses nécessitant un traitement intensif grâce aux fonctionnalités comme l’exécution asynchrone, le décimateur pour les graphiques ou la pagination pour les tables.
Comparons les avantages et les inconvénients de deux solutions cote à cote :
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| Avantages | |
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| Inconvénients | |
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Conclusion
La sélection entre Taipy et Streamlit dépendra largement des besoins spécifiques du projet, du niveau d’expertise et des compétences du développeur, ainsi que des exigences du projet. Streamlit offre une gamme plus large de fonctionnalités avancées pour les projets complexes et est souvent privilégié pour le prototypage en raison de sa popularité établie, résultant également dans la documentation étendue et un grand support de la communauté des utilisateurs. Taipy, quant à lui, se distingue en tant qu’outil plus récent et facile d’utilisation, spécifiquement axé sur la préparation à la production et la gestion efficace des données de grand volume.
Les deux outils possèdent des avantages intéressants, ainsi que les inconvénients qui peuvent complexifier les tâches en fonction de leur nature et buts finaux. Le choix reste à vous, il est même possible de les combiner en profitant des meilleures fonctionnalités des deux mondes !
