{"id":169350,"date":"2024-04-23T06:30:00","date_gmt":"2024-04-23T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=169350"},"modified":"2024-04-19T15:37:45","modified_gmt":"2024-04-19T14:37:45","slug":"taipy-vs-streamlit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/taipy-vs-streamlit","title":{"rendered":"Taipy vs Streamlit: \u00bfCu\u00e1l elegir para tus proyectos de interfaz de usuario?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"169350\" class=\"elementor elementor-169350\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9033726 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9033726\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d316e4f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d316e4f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>En el \u00e1mbito del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de c\u00f3digo abierto m\u00e1s conocida y utilizada en los \u00faltimos 5 a\u00f1os es <\/b><a href=\"https:\/\/streamlit.io\"><b>Streamlit<\/b><\/a><b>. Pero recientemente, otro actor est\u00e1 compitiendo por esta posici\u00f3n: el software franc\u00e9s Taipy. En este art\u00edculo descubrir\u00e1s la diferencia entre Streamlit et Taipy.\u00a0<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6398d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6398d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas dos plataformas son herramientas dise\u00f1adas para <\/span><b>simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones web en <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Python. Permiten a los desarrolladores crear r\u00e1pidamente interfaces de usuario interactivas a partir de su c\u00f3digo Python, sin necesitar una experiencia profunda en desarrollo web. \u00bfC\u00f3mo elegir entre los dos? Eso es lo que vamos a descubrir en el art\u00edculo comparativo a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-257176b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"257176b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c28500f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c28500f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Historia<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8ec07a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e8ec07a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Streamlit, creado en 2019 por Streamlit Technologies espec\u00edficamente para cient\u00edficos de datos, se convirti\u00f3 en una soluci\u00f3n indispensable para los creadores de aplicaciones interactivas con Python.<\/span><\/p><p><b>Taipy<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es una herramienta mucho m\u00e1s reciente &#8211; lanzada en 2020 por los creadores de <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/\">Hugging Face<\/a> (una biblioteca NLP popular) con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e70903d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e70903d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3895f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b3895f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Instalaci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85863ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"85863ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La instalaci\u00f3n de Streamlit sigue un procedimiento est\u00e1ndar a trav\u00e9s de pip:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00741bd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"00741bd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">pip install streamlit<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b7f807 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2b7f807\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, algunos usuarios pueden encontrar el proceso ligeramente complejo debido a la necesidad de <\/span><b>configurar el entorno de desarrollo adecuado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es m\u00e1s f\u00e1cil utilizar IDEs (como <a href=\"https:\/\/code.visualstudio.com\/\">VSCode<\/a> o Spyder) para crear <\/span><b>aplicaciones Streamlit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La posibilidad de integraci\u00f3n en Jupyter a\u00fan no est\u00e1 desarrollada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e269b3b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e269b3b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"875\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/streamlitVStaipy1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-169356\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/streamlitVStaipy1.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/streamlitVStaipy1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/streamlitVStaipy1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 875px) 100vw, 875px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0ce9a8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c0ce9a8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A diferencia de Streamlit, la <\/span><b>instalaci\u00f3n de Taipy<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es relativamente simple y se puede realizar tambi\u00e9n a trav\u00e9s del administrador de paquetes pip:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22a9666 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"22a9666\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">pip install taipy<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c3bfd4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c3bfd4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Taipy ofrece una extensi\u00f3n de VSCode, pero tambi\u00e9n puede ser utilizado en notebooks de Jupyter. Una vez instalado, los usuarios pueden comenzar r\u00e1pidamente su desarrollo sin encontrar problemas mayores.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fa79bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9fa79bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77367b3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"77367b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Uso<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7335735 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7335735\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Streamlit puede implicar una curva de aprendizaje ligeramente m\u00e1s empinada, ya que ofrece una <\/span><b>variedad de caracter\u00edsticas avanzadas y componentes listos para usar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La herramienta se basa principalmente en un marco front-end simple para <\/span><b>controlar y dise\u00f1ar las aplicaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Cualquier modificaci\u00f3n obliga a volver a ejecutar el c\u00f3digo, lo que complica el proceso para los proyectos en producci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Taipy se distingue por su simplicidad de uso y su sintaxis intuitiva, un entendimiento b\u00e1sico de los <\/span><b>comandos de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es suficiente para el desarrollo. Taipy solo ejecuta lo que necesita ser ejecutado utilizando callbacks, reduciendo el volumen y el tiempo de procesamiento.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este software permite el desarrollo de front-end, pero tambi\u00e9n ofrece soporte especializado para elaborar la infraestructura de back-end, \u00fatil para <\/span><b>la creaci\u00f3n y la<\/b> <b>gesti\u00f3n de pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El front-end est\u00e1 separado del back-end, la aplicaci\u00f3n puede entonces ejecutarse sin problemas t\u00e9cnicos, lo que no ocurre con Streamlit.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b97bc7 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6b97bc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros cursos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ca8114 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7ca8114\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31551cb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"31551cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gesti\u00f3n de datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0814c3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c0814c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Streamlit carece de soporte\/optimizaci\u00f3n integrado para la <\/span><b>manipulaci\u00f3n de grandes cantidades de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Las aplicaciones se construyen de la misma manera sin referencia al tama\u00f1o de los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Taipy es una buena elecci\u00f3n en casos de manejo de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-sobre-big-data\">Big Data<\/a> &#8211; permite procesar datos voluminosos que requieren un procesamiento intensivo gracias a caracter\u00edsticas como la ejecuci\u00f3n as\u00edncrona, el decimador para gr\u00e1ficos o la paginaci\u00f3n para tablas. Para comprender mejor lo que implica el manejo de data frames grandes, es aconsejable consultar un recurso sobre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-un-dataframe\">qu\u00e9 es un data frame<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Comparemos las ventajas y desventajas de ambas soluciones lado a lado:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-767f41a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"767f41a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\r\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-c2uo{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#efefef;font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;\r\n  font-size:28px;text-align:center;vertical-align:middle}\r\n.tg .tg-p170{background-color:#efefef;border-color:inherit;text-align:left;vertical-align:middle}\r\n.tg .tg-fsme{background-color:#efefef;border-color:inherit;text-align:center;vertical-align:middle}\r\n.tg .tg-t76v{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:15px;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 800px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 400px\">\r\n<col style=\"width: 400px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-fsme\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/653245fb255a64979ba7cc5a_Inline-Color.png\" alt=\"Image\" width=\"380\" height=\"100\"><\/th>\r\n    <th class=\"tg-p170\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Streamlit-logo-primary-colormark-darktext.png\" alt=\"Image\" width=\"341\" height=\"200\"><\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-c2uo\" colspan=\"2\">Ventajas<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-t76v\"><ul><li>Adecuado para principiantes y proyectos que requieren una soluci\u00f3n r\u00e1pida<\/li><li>Permite construir aplicaciones r\u00e1pidas para datos en cambio<\/li><li>F\u00e1cilmente configurable, muy flexible gracias a las propiedades de visualizaci\u00f3n. No requiere experiencia previa en CSS<\/li><li>Los elementos visuales b\u00e1sicos de Taipy mejoran la conexi\u00f3n entre el frontend y el backend<\/li><li>Permite manejar Big Data, p\u00e1ginas y usuarios m\u00faltiples de manera eficiente dentro de aplicaciones voluminosas<\/li><\/ul><\/td>\r\n    <td class=\"tg-t76v\"><ul><li>Una gran comunidad con muchos recursos y tutoriales adicionales<\/li><li>Varias plataformas de despliegue: Streamlit Cloud, AWS, Snowflake por ejemplo<\/li><li>Una amplia gama de caracter\u00edsticas avanzadas para proyectos complejos desde el punto de vista de dise\u00f1o y estilo<\/li><li>Capacidad de personalizaci\u00f3n extendida para satisfacer necesidades espec\u00edficas<\/li><li>Posibilidad de despliegue f\u00e1cil a trav\u00e9s de Streamlit Sharing<\/li><\/ul><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-c2uo\" colspan=\"2\">Desventajas<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-t76v\"><ul><li>Una comunidad mucho m\u00e1s peque\u00f1a, la ayuda se realiza principalmente a trav\u00e9s de GitHub de los usuarios<\/li><li>Opciones de despliegue limitadas, principalmente en local<\/li><li>Menos caracter\u00edsticas avanzadas en comparaci\u00f3n con Streamlit<\/li><li>Limitado en t\u00e9rminos de personalizaci\u00f3n para proyectos complejos<\/li><\/ul><\/td>\r\n    <td class=\"tg-t76v\"><ul><li>Instalaci\u00f3n ligeramente m\u00e1s compleja para novatos<\/li><li>Una curva de aprendizaje m\u00e1s pronunciada para aprovechar completamente sus caracter\u00edsticas avanzadas<\/li><li>Usa una plantilla est\u00e1ndar que no ofrece la posibilidad de modificar el dise\u00f1o de la aplicaci\u00f3n sin utilizar CSS y HTML<\/li><li>Pierde rendimiento con datos voluminosos, sobre todo en tareas complejas de machine learning<\/li><\/ul><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d00911e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d00911e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b08f38a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b08f38a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7880a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d7880a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La selecci\u00f3n entre Taipy y Streamlit depender\u00e1 en gran medida de las <\/span><b>necesidades espec\u00edficas del proyecto, del nivel de experiencia y de las habilidades del desarrollador<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, as\u00ed como de los requerimientos del proyecto. Streamlit ofrece una gama m\u00e1s amplia de caracter\u00edsticas avanzadas para proyectos complejos y a menudo es preferido para el prototipado debido a su popularidad establecida, lo que tambi\u00e9n resulta en una documentaci\u00f3n extensa y un gran soporte de la comunidad de usuarios. Taipy, por su parte, se distingue como una <\/span><b>herramienta m\u00e1s reciente y f\u00e1cil de usar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, espec\u00edficamente enfocada en la preparaci\u00f3n para la producci\u00f3n y la gesti\u00f3n eficiente de grandes vol\u00famenes de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ambas herramientas poseen ventajas interesantes, as\u00ed como desventajas que pueden complicar las tareas dependiendo de su naturaleza y objetivos finales. La elecci\u00f3n es tuya, incluso es <\/span><b>posible combinarlas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> aprovechando lo mejor de ambos mundos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2383ddc elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2383ddc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n con DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3cde1a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e3cde1a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Taipy vs Streamlit\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Estas dos plataformas son herramientas dise\u00f1adas para simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones web en Python. Permiten a los desarrolladores crear r\u00e1pidamente interfaces de usuario interactivas a partir de su c\u00f3digo Python, sin necesitar una experiencia profunda en desarrollo web.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Streamlit?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Streamlit, creado en 2019 por Streamlit Technologies espec\u00edficamente para cient\u00edficos de datos, se convirti\u00f3 en una soluci\u00f3n indispensable para los creadores de aplicaciones interactivas con Python.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Taipy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Taipy es una herramienta mucho m\u00e1s reciente - lanzada en 2020 por los creadores de Hugging Face (una biblioteca NLP popular) con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el \u00e1mbito del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de c\u00f3digo abierto m\u00e1s conocida y utilizada en los \u00faltimos 5 a\u00f1os es Streamlit. Pero recientemente, otro actor est\u00e1 compitiendo por esta posici\u00f3n: el software franc\u00e9s Taipy. En este art\u00edculo descubrir\u00e1s la diferencia entre Streamlit et Taipy.&nbsp; Estas dos plataformas son herramientas dise\u00f1adas para simplificar [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":169352,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2423],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Taipy vs Streamlit: \u00bfCu\u00e1l elegir para tus proyectos de interfaz de usuario?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En el campo del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de c\u00f3digo abierto m\u00e1s conocida y utilizada en los \u00faltimos 5 a\u00f1os es Streamlit. 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